Los modelos de Machine Learning son herramientas poderosas que permiten a las máquinas mejorar su rendimiento en tareas específicas a medida que se les proporcionan más datos. Estos modelos se dividen comúnmente en dos categorías principales: supervisados y no supervisados.
Los modelos de Machine Learning supervisados son aquellos en los que el algoritmo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetado. En otras palabras, el modelo recibe ejemplos de entrada junto con las respuestas correctas asociadas, y su tarea es aprender a mapear las entradas a las salidas de manera precisa. Se dividen en dos categorías: modelos de regresión y de clasificación.
Ejemplo de modelo supervisado
Supongamos que estamos construyendo un sistema de clasificación de correo electrónico para distinguir entre correos electrónicos legítimos (spam) y correos electrónicos no deseados. En un modelo supervisado, proporcionaríamos al algoritmo un conjunto de ejemplos de correos electrónicos etiquetados como "spam" o "no spam". El algoritmo aprendería a identificar patrones y características en los correos electrónicos que distinguen entre estas dos categorías. Una vez entrenado, el modelo podría clasificar nuevos correos electrónicos de manera efectiva.
Los modelos supervisados son ampliamente utilizados en aplicaciones de clasificación, regresión y detección, donde se necesita predecir o clasificar datos en función de ejemplos previamente etiquetados.
Los modelos de Machine Learning no supervisados son diferentes en su enfoque, ya que se entrenan con datos no etiquetados. En este caso, el algoritmo no tiene acceso a las respuestas correctas, y su tarea principal es descubrir patrones y estructuras ocultas en los datos.
Ejemplo de modelo no supervisado
Imaginemos un conjunto de datos que contiene información de ventas de una tienda, pero no tenemos etiquetas que indiquen a qué categoría pertenecen los productos. En este escenario, un modelo no supervisado, como el clustering (agrupación), podría ser útil. El algoritmo buscaría similitudes y diferencias en los datos para agrupar los productos en categorías sin necesidad de etiquetas previas. Esto podría ayudar a la tienda a identificar tendencias de ventas o diseñar estrategias de marketing.
Los modelos no supervisados se aplican en tareas como clustering, reducción de dimensionalidad y detección de anomalías. Son esenciales cuando se trata de explorar datos en busca de estructuras desconocidas.
Ahora que hemos explorado ambas categorías de modelos de Machine Learning, es importante destacar las diferencias clave entre ellas:
En resumen, los modelos de Machine Learning supervisados y no supervisados son dos enfoques fundamentales en el aprendizaje automático, cada uno con sus propias aplicaciones y desafíos. La elección entre ellos depende de la naturaleza de los datos disponibles y de los objetivos específicos que se busquen alcanzar. Ambos tipos de modelos desempeñan un papel crucial en la automatización y la toma de decisiones basadas en datos en una amplia gama de campos.