Estas técnicas de aprendizaje supervisadas y no supervisadas se implementan en diversas aplicaciones, como las redes neuronales artificiales, que es un sistema de procesamiento de datos que contiene una gran cantidad de elementos de procesamiento en gran parte interconectados.
Gráfica comparativa
| Bases para la comparación | Aprendizaje supervisado | Aprendizaje sin supervisión |
|---|---|---|
| BASIC | Se ocupa de los datos etiquetados. | Maneja datos sin etiquetar. |
| Complejidad computacional | Alto | Bajo |
| Analizacion | Desconectado | Tiempo real |
| Exactitud | Produce resultados precisos | Genera resultados moderados. |
| Subdominios | Clasificación y regresión | Agrupación y minería de reglas de asociación |
Definición de aprendizaje supervisado
El método de aprendizaje supervisado implica la capacitación del sistema o la máquina, donde los conjuntos de capacitación junto con el patrón objetivo (patrón de salida) se proporcionan al sistema para realizar una tarea. Normalmente supervisar significa observar y guiar la ejecución de las tareas, el proyecto y la actividad. Pero, ¿dónde se puede implementar el aprendizaje supervisado? Principalmente, se implementa en las redes de Regresión y Cluster y Neural de aprendizaje automático.
Ahora, ¿cómo entrenamos a una modelo? El modelo se guía con la ayuda de cargar el modelo con el conocimiento, para facilitar la predicción de instancias futuras. Utiliza conjuntos de datos etiquetados para el entrenamiento. Las redes neuronales artificiales, el patrón de entrada, entrenan a la red que también está asociada con el patrón de salida.
Definición de aprendizaje no supervisado
El modelo de aprendizaje no supervisado no implica el resultado objetivo, lo que significa que no se proporciona capacitación al sistema. El sistema debe aprender por sí mismo a través de la determinación y adaptación de acuerdo con las características estructurales en los patrones de entrada. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático que extraen conclusiones sobre datos sin etiquetar.
El aprendizaje no supervisado funciona en algoritmos más complicados en comparación con el aprendizaje supervisado porque tenemos poca o ninguna información sobre los datos. Crea un entorno menos manejable, ya que la máquina o el sistema pretende generar resultados para nosotros. El objetivo principal del aprendizaje no supervisado es buscar entidades como grupos, agrupaciones, reducción de dimensionalidad y realizar una estimación de densidad.
Diferencias clave entre el aprendizaje supervisado y no supervisado
- La técnica de aprendizaje supervisado trata con los datos etiquetados donde los patrones de datos de salida son conocidos por el sistema. Por el contrario, el aprendizaje no supervisado funciona con datos sin etiquetar en los que el resultado se basa únicamente en la recopilación de percepciones.
- Cuando se trata de la complejidad, el método de aprendizaje supervisado es menos complejo, mientras que el método de aprendizaje no supervisado es más complicado.
- El aprendizaje supervisado también puede realizar análisis fuera de línea, mientras que el aprendizaje no supervisado emplea análisis en tiempo real.
- El resultado de la técnica de aprendizaje supervisado es más preciso y confiable. En contraste, el aprendizaje no supervisado genera resultados moderados pero confiables.
- La clasificación y la regresión son los tipos de problemas que se resuelven con el método de aprendizaje supervisado. A la inversa, el aprendizaje no supervisado incluye problemas de agrupamiento y minería de reglas asociativa.
Conclusión
El aprendizaje supervisado es la técnica de realizar una tarea al proporcionar capacitación, patrones de entrada y salida a los sistemas, mientras que el aprendizaje no supervisado es una técnica de autoaprendizaje en la cual el sistema tiene que descubrir las características de la población de entrada por sí mismo y sin un conjunto previo de categorías. son usados.
