Aprendizaje automático supervisado

¿Qué es el aprendizaje automático supervisado?

En el aprendizaje supervisado, un paradigma esencial del aprendizaje automático, los algoritmos aprenden a partir de los datos etiquetados para realizar predicciones o decisiones. Este proceso consta de etapas clave importantes, desde la recopilación de datos y el preprocesado hasta el entrenamiento de modelos, su prueba e implementación. Cada etapa desempeña un papel fundamental en el desarrollo y la implementación de unos modelos efectivos para varias aplicaciones del mundo real.

• Procesamiento y recopilación de datos: un montón de datos sin procesar necesitan prepararse y modificarse para que el modelo de aprendizaje automático pueda procesar los datos de manera eficaz. Normalmente, un analista o científico de datos analizará los datos e identificará las carencias, además de comprobar si se necesita más contexto o añadir más datos al conjunto a fin de complementar el modelo de aprendizaje automático.
• Proceso de entrenamiento: el conjunto de datos se introduce en el algoritmo de aprendizaje automático, el cual seguidamente aprende a identificar patrones, correlaciones con otras regiones de datos y relaciones entre las funciones de entrada y las etiquetas de salida. El algoritmo ajusta sus parámetros internos para encontrar la mejor función matemática que asigna las funciones de entrada a las etiquetas de salida. Un científico de datos revisará la primera iteración y ajustará el proceso hasta que esté listo para las pruebas de modelos.
• Pruebas de modelos: tras la calibración del algoritmo de aprendizaje automático, comienzan las pruebas en datos nuevos o no vistos a fin de determinar si se obtiene una respuesta similar o coherente respecto a la fase de entrenamiento. Si la salida es menor que la deseable, el científico de datos ajustará el algoritmo hasta que se obtenga una respuesta coherente o tendrá que empezar el proceso de nuevo.

Ejecución de modelos: tras obtener resultados coherentes, el modelo se implementará sobre nuevos datos que lleguen a la empresa y se utilizará para predecir nuevos resultados, prever presupuestos o ingresos u observar la nueva tendencia. 

Clasificación: la clasificación es un tipo de aprendizaje supervisado por el que el algoritmo clasifica los datos en clases o categorías predefinidas sobre la base de las características de entrada. Aprende de los datos de entrenamiento etiquetados y, a continuación, predice las etiquetas de clase para puntos de datos nuevos y no vistos.

Sectores:

• Atención sanitaria: clasificación de imágenes médicas para el diagnóstico de enfermedades.
• Finanzas: clasificación de transacciones para la detección de fraude.
• Comercio electrónico: agrupamiento de clientes para marketing orientado.

Regresión: la regresión es una técnica de aprendizaje supervisado utilizada para predecir valores numéricos continuos basados en la relación entre las características de entrada y las variables de salida. Aprende de los datos de entrenamiento etiquetados para estimar esta relación y realizar predicciones sobre datos nuevos.

Sectores:

• Bienes raíces: predecir los precios de la vivienda sobre la base de las características de la propiedad.
• Atención sanitaria: predecir los tiempos de recuperación de los pacientes sobre la base del tratamiento.
• Energía: calcular el consumo energético para la planificación de recursos.