¿Qué es el Aprendizaje supervisado en Machine Learning?
Inteligencia ArtificialEl principal objetivo del Machine Learning es poder utilizar a las máquinas para realizar trabajos de obtención de información. Mediante el uso de datos de carácter histórico, es posible conseguir obtener resultados que puedan ser útiles en el futuro. Automatizando la obtención de resultados, conseguimos predicciones más precisas y ahorramos tiempo de interpretación, es decir, mejoramos la eficiencia.
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¿Qué es el aprendizaje supervisado?
Se le llama aprendizaje supervisado a una rama de machine learning en la que se usan algoritmos que aprenden iterativamente de los datos para conseguir que los ordenadores puedan localizar información escondida sin la necesidad de programar a cada uno de ellos para que sepan dónde buscar.
Los modelos se construyen a partir de mediante algoritmos de machine learning y adquieren características de los datos de entrenamiento para que sea posible predecir el calor que utiliza cada uno de los datos de entrada. En este modelo, las máquinas generan las relaciones entre los valores en función de lo que ya había aprendido en los conjuntos de datos anteriores.
Tipos de aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado se suele usar sobre todo para resolver problemas de clasificación y de regresión. Uno de sus usos más prácticos es en marketing, usando la Inteligencia Artificial para impulsar las ventas de una determinada empresa.
Pero, ¿qué significa cada uno de ellos?
Aplicaciones de clasificación
Los problemas de clasificación se utilizan para cuestiones como identificar dígitos o generar diagnósticos:
· Detección de spam. Gracias a este tipo de aplicación, el algoritmo detecta qué correos electrónicos debe marcar o no, como “no deseados”.
· Predicción de migración de clientes. El algoritmo es capaz de detectar por ciertos datos qué clientes van a darse de baja de un servicio determinado.
· Predicción de conversión. El entrenamiento del algoritmo se realiza estudiando a clientes que han realizado una determinada compra, de esta manera, será capaz de detectar si los usuarios van a finalizar o no una compra.
· Detección de género musical. Los algoritmos detectan donde puede encajar o no una canción dándole unas determinadas etiquetas a la música.
· Diagnósticos médicos. Consigue detectar en una muestra qué casos cuenta con un positivo en un determinado diagnóstico.
Aplicaciones de regresión
Los problemas de regresión se utilizan para cuestiones como predicciones meteorológicas o expectativas de vida:
· Regresión lineal. Esta aplicación entrena al algoritmo para que encuentre una relación lineal entre los datos de entrada y los de salida. Se utiliza sobre todo para realizar pronósticos, ya sean de carácter natural o de comportamiento de clientes en las ventas.
· Regresión logística. Determina la probabilidad de que se lleve a cabo un evento.
· Regresión polinominal. Se usa para datos más complejos que los usados para la regresión lineal. Utiliza sesgo y desviación.
Algoritmos de aprendizaje supervisado
Son varios los algoritmos que pueden usarse para aplicar el aprendizaje supervisado. A continuación, desgranamos los más utilizados.
Árboles de decisión
Se trata de un modelo de predicción en el que, a partir de un conjunto de datos, se fabrican diagramas de construcciones lógicas, que se utilizan para representar y categorizar una lista de condiciones que se repiten. Mediante estas predicciones es posible llevar a cabo la resolución de problemas.
Clasificación de Naïve Bayes
Los Naïve Bayes son una clase especial de algoritmos de clasificación que están basados en el “teorema de Bayes”. Aportan una forma muy sencilla de construir modelos con un comportamiento muy bueno dado a su simplicidad.
Regresión por mínimos cuadrados
La regresión lineal por mínimos cuadrados es un tipo de algoritmo que se utiliza para estimar los coeficientes de las ecuaciones de regresión lineal que describen la relación entre variables independientes y una variable dependiente. Se suele usar en temas de meteorología.
Regresión logística
Este algoritmo se utiliza para predecir el resultado de una variable categórica en función de variables independientes o predictoras. Se usa sobre todo en ciencias médicas y sociales.
Support Vector Machines (SVM)
Este algoritmo de aprendizaje supervisado se usa para problemas de clasificación y regresión. Su uso se aplica a cuestiones médicas, de procesamiento de señales, a procesamiento del lenguaje natural o a reconocimiento de imágenes y voz.
Métodos “Ensemble” (Conjunto de clasificadores)
Estos métodos son algoritmos que construyen un conjunto de clasificadores y posteriormente clasifican puntos de datos nuevos de los que toman un voto ponderado de sus predicciones.
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