El aprendizaje supervisado es una rama de Machine Learning el cual es un método de análisis de datos que resuelve problemas conocidos y utiliza Dataset etiquetados para entrenar y realizar tareas especificas.
El Aprendizaje Supervisado permite que el algoritmo logre aprender de los datos históricos (ENTRENAMIENTO) y así en la parte de la predicción del algoritmo de aprendizaje supervisado aplique en la entrada de datos para obtener las salidas correctas.
Clasificación en el Aprendizaje Supervisado
Cuando se realiza el Aprendizaje Supervisado, podemos realizar tareas de clasificación o de regresión, una de las principales diferencias entre estos dos tipos de algoritmos son los datos de resultado, estos pueden ser definidos o no definidos (Datos numéricos indefinidos con varios posibles resultados).
Regresión:
El resultado de este tipo de algoritmo sería un valor numérico en un conjunto infinito de posibles resultado, esto significa que la interpretación parte de estos resultados.
- Predicción de datos reales a partir de entradas pasadas.
- El uso de estos algoritmos son para poder predecir los datos de salida basados en las características que tiene el Dataset de entrada.
Las aplicaciones para este tipo de algoritmo cómo por ejemplo, predecir la cantidad de adquisición que debe realizar una empresa según su volumen de venta. Estimar cuánto tiempo se demora un vehículo en recorrer una distancia.
Los tipos de algoritmos de regresión incluyen:
- Regresión lineal
- Regresión polinomial
- Vectores de soporte regresión
- Arboles de decisión regresión
- Bosques aleatorios regresión
Clasificación:
- Subirá el costo de vida? [Sí, No]
- Tipos de tumores: [Maligno, Benigno]
- Cuantos años tiene? Determina si es [Mayor de edad, Menor de edad]
Las aplicaciones para este tipo de algoritmos se usan cuando el resultado únicamente tiene un conjunto de clasificaciones finitas, como por ejemplo. Clasificación de correos electrónicos entre las etiquetas únicas spam y no spam, eso significa que este tipo consigue realizar la categorización en base a una serie de parámetros.
Los tipos de algoritmos de clasificación incluyen:
- Regresión logística
- Vecinos más cercanos
- Máquinas de vectores de soportes
- Arboles de decisión clasificación
- Bosques aleatorios clasificación
La importancia del aprendizaje supervisado
La principal importancia que tiene estos algoritmos es poder convertir datos en información real, esto quiere decir que a las empresas les sirve estos recursos obtenidos para la toma de decisiones y prevenir resultados no deseados y de igual forma los resultados deseados para poder explotar todo su potencial.
El Aprendizaje Automático es la herramienta mas poderosa en el área empresarial y permite a los sistemas de inteligencia artificial tome las decisiones más rápido y con datos mas precisos que el trabajo manual desarrollado por una persona.