Aprendizaje supervisado: Qué es, tipos y ejemplo

El machine learning propone dos tipos de aprendizajes: el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. En este artículo, hablaremos sobre el aprendizaje supervisado.

Es una metodología de aprendizaje altamente valorada por las empresas, ya que les permite a los sistemas de inteligencia artificial tomar decisiones empresariales de manera más rápida, precisa y, por tanto, confiables.

Supone un avance importante para reducir costos y mejorar las soluciones. Aunque eso sí, implementar sistemas realmente funcionales por aprendizaje automático es una labor ardua, pero sin duda, ventajosa.

Definición de aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es un subconjunto del machine learning que consiste en la deducción de información a partir de datos de entrenamiento. Estos datos se clasifican en dos secciones: datos de entrenamiento y datos de prueba.

Los datos de entrenamiento se utilizan para entrenar a un modelo, y los datos de prueba son los que se usan para determinar la eficacia del modelo creado.

El objetivo del aprendizaje supervisado es crear un programa que sea capaz de resolver cualquier variable de entrada luego de ser sometido a un proceso de entrenamiento.

En pocas palabras, es aquel método que se refiere a la generación de modelos para predecir resultados basándose en ejemplos históricos de dichas variables.

Tipos de aprendizaje supervisado

Existen 2 tipos de aprendizaje supervisado: clasificación y regresión.

• Aprendizaje supervisado por clasificación: Consiste en que el algoritmo trata de etiquetar a los ejemplos eligiendo entre 2 o más clases. Utiliza la información aprendida de los datos de entrenamiento para elegir la etiqueta correcta.

• Aprendizaje supervisado por regresión: Es el entrenamiento de un algoritmo para predecir un resultado a partir de un rango de valores posibles. Predice un valor real basándose en entradas pasadas.

Ejemplo de aprendizaje supervisado

A continuación, se presenta un ejemplo simple sobre el aprendizaje supervisado:

Este ejemplo funciona con el etiquetado de datos. El etiquetado de datos se refiere al valor o categoría que se le asigna a determinado objeto.

En esta imagen tenemos a dos grupos de elementos, el primer grupo consta de manzanas, cuya categoría y etiqueta son:

• Etiqueta: Objeto rojo en forma de círculo.
• Categoría: Manzana.

El segundo grupo de elementos contiene peras, cuya categoría y etiqueta son:

• Etiqueta: Objeto verde en forma de círculo.
• Categoría: Pera.

Ahora, estos serían los datos de entrenamiento. El siguiente paso es evaluar nuestro programa. Para ello, debemos utilizar los datos de prueba, que son aquellos datos que hemos reservado para analizar posteriormente nuestro modelo.

Llegados a este punto, nuestro modelo ha de ser capaz de identificar correctamente o, con un alto porcentaje de acierto, los objetos que sean manzanas o peras.

Importancia del aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado ofrece soluciones para procesar y convertir datos en información real. Ayuda a las empresas a predecir situaciones de interés, haciéndoles saber qué decisiones son las que favorecen sus objetivos y, por el contrario, cuáles son las decisiones que les perjudica.

Dicha virtud ofrece a las empresas una enorme ventaja sobre el resto de sus competidores, ya que tienen la capacidad de anticiparse a eventos no favorables y, por tanto, fácilmente evitables.

Sabiendo esto, las organizaciones se concentran en aquellas situaciones que sí le otorgan beneficios considerables.