Todo sobre aprendizaje supervisado en Machine Learning

El objetivo b谩sico de Machine Learning es utilizar computadoras para obtener informaci贸n, sin que se indique expl铆citamente que lo haga. En la mayor铆a de los casos esto implica utilizar un conjunto de resultados hist贸ricos para hacer predicciones sobre los resultados futuros. Esto se vuelve 煤til cuando se quiere automatizar las percepciones sobre conjuntos de datos de gran tama帽o, lo que ser铆a demasiado dif铆cil de realizar para un ser humano de manera recurrente.

Algoritmos de aprendizaje suspervisado 1

Por su parte, el aprendizaje supervisado se refiere al subconjunto de Machine Learning donde se generan modelos para predecir el resultado de salida en base a ejemplos hist贸ricos de esa variable de salida. Los modelos se construyen a partir de los algoritmos de Machine Learning y caracter铆sticas o atributos de los datos de entrenamiento para que podamos predecir el valor utilizando otros valores obtenidos a partir de datos de entrada.

Los algoritmos de aprendizaje supervisado intentan modelar relaciones y dependencias entre el resultado predictivo objetivo y las caracter铆sticas de entrada para que podamos predecir los valores de salida para datos nuevos en funci贸n de las relaciones que aprendi贸 de los conjuntos de datos anteriores.

Clasificaci贸n del aprendizaje supervisado

Los principales tipos de algoritmos de aprendizaje supervisado incluyen:

Algoritmos de aprendizaje suspervisado 2

Regresi贸n

Donde se predice un valor real basado en entradas pasadas. Estos algoritmos se usan para predecir valores de salida basados en algunas caracter铆sticas de entrada obtenidas de los datos. A esto, el algoritmo construye un modelo basado en las caracter铆sticas y los valores de salida de los datos de entrenamiento y este modelo se usa para predecir los valores para nuevos datos. Los valores de salida en este caso son continuos y no discretos.

Algunos ejemplos de este algoritmo son: predecir los precios de la vivienda, predecir las cantidades de compra, predecir la cantidad de ingresos se genera a partir de una nueva campa帽a de marketing.

Los tipos de algoritmos de regresi贸n incluyen:

Algoritmos de aprendizaje suspervisado 3

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Clasificaci贸n

El algoritmo intenta etiquetar cada ejemplo eligiendo entre dos o m谩s clases diferentes. Estos algoritmos crean modelos predictivos a partir de datos de capacitaci贸n que tienen caracter铆sticas y etiquetas de clase. Estos modelos predictivos, a su vez usan las caracter铆sticas aprendidas de los datos de capacitaci贸n sobre datos nuevos, no vistos previamente, para predecir sus etiquetas de clase. Elegir entre dos clases se denomina clasificaci贸n binaria, como predecir si alguien incumplir谩 un pr茅stamo. Elegir entre m谩s de dos clases se denomina clasificaci贸n multiclase.

Algunos ejemplos de este algoritmo son: predecir si un cliente va a cancelar o no su tarjeta de cr茅dito, predecir si un alumno pasar谩 o no una clase.

Los tipos de algoritmos de clasificaci贸n incluyen:

Importancia del aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado proporciona una ruta directa para convertir datos en informaci贸n real y procesable. Al utilizar los datos como un recurso, les permite a las organizaciones comprender y prevenir los resultados no deseados o impulsar los resultados deseados para lo que sea que est茅n tratando de predecir.

Por ejemplo, pueden decirle a una empresa que los clientes presentan un alto riesgo de agitaci贸n, la compa帽铆a puede llegar a ese cliente en particular con comunicaciones dirigidas y ofertas promocionales, lo que reduce su predisposici贸n al abandono.

Este aprendizaje es uno de los motores m谩s potentes que permite que los sistemas de inteligencia artificial tomen decisiones empresariales de forma m谩s r谩pida y precisa que los humanos.

Sin embargo, la implementaci贸n exitosa de algoritmos de aprendizaje supervisado ha requerido gran cantidad de tiempo y la experiencia t茅cnica de equipos especializados con el fin de construir, escalar y desplegar modelos predictivos precisos. Adem谩s, dado que los modelos de aprendizaje supervisado hacen predicciones del mundo real basado en los datos del pasado, los modelos deben ser reconstruidos peri贸dicamente con el fin de mantener sus predicciones sin que se conviertan en obsoletas ya que en ocasiones el comportamiento de los datos puede cambiar.

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En conclusi贸n, el aprendizaje supervisado aprende de datos etiquetados, es decir, los datos del cual conoce la variable resultado, y hace predicciones para ese resultado en nuevos conjuntos de datos. Es importante tener en cuenta que solo funciona si su conjunto de datos hist贸ricos contiene valores reales para el resultado que intenta predecir.

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