CEUPE

"Nuestra Maestría en Data Science es de referencia internacional, escogida por empresas Multinacionales y Gobiernos como la más completa en su categoría"

InicioMachine LearningAprendizaje supervisado en el Machine Learning

Aprendizaje supervisado en el Machine Learning

Cuando se habla del Aprendizaje Supervisado, es un elemento del Machine Learning que se define como un procedimiento de análisis de datos.

SOLICITA MÁS INFORMACIÓN DE LA MAESTRÍA EN DATA SCIENCE

Maestría Online en Data Science

    RECIBE EN TU EMAIL:

    El precio y facilidades de pago.
    Postulación a la BECA 65% dcto.
    Complementos: Curso de idiomas GRATIS (Sólo por pago único) + Networking Profesional.

    Acreditaciones Master DataScience

    Cuando se habla del Aprendizaje Supervisado, es un elemento del Machine Learning que se define como un procedimiento de análisis de datos. Este procedimiento usa algoritmos que aprenden de forma iterativa de los datos suministrados o extraídos, de tal forma que los sistemas puedan conseguir información escondida. Permitiendo que se consigan datos valiosos sin necesidad de programación específica que ordene dónde se puede buscar.

    El aprendizaje supervisado es uno de los procedimientos clave para que las máquinas, ya sean computadoras o sistemas enteros puedan “aprender”. El aprendizaje no supervisado y la optimización son los dos métodos restantes. Este tipo de aprendizaje se encarga de la resolución de problemas conocidos, utilizando una agrupación de datos que están etiquetados para el entrenamiento de un algoritmo especializado en tareas específicas.

    El aprendizaje supervisado en la resolución de problemas

    El aprendizaje supervisado se emplea con base en ciertos modelos para predecir resultados conocidos, sobre todo, cuando los datos son imágenes. Este procedimiento puede detectar colores de imagen, cuántas personas hay en ellas, entre otras características detectables. Otro ejemplo sería el de clasificar vehículos de dos y de cuatro ruedas solamente con el procesamiento de imágenes.

    Este tipo de métodos son exitosos a partir de datos de entrenamiento que son insertados en el modelo. Los cuales tienen que estar etiquetados debidamente para poder solventar los problemas de procesamiento, en este caso, de imágenes. Encargándose el modelo de identificar si un vehículo es de dos ruedas y cuando no lo es.

    Además, este método permite que los algoritmos del modelo puedan “aprender” de datos de entrenamiento históricos y puedan aplicarlos a entradas desconocidas. De esta manera, puede obtenerse una salida correcta. Para que pueda funcionar eficientemente, el aprendizaje supervisado usa los llamados árboles de decisión, el Gradient Boosting Machine y los bosques aleatorios.

    Con el Máster en Data Science dictado por el Centro Europeo de Postgrado CEUPE podrás entrenar algoritmos de aprendizaje supervisado y así implementar la ciencia de los datos en tu organización. Obtendrás muchas ventajas competitivas y el rendimiento de tu empresa mejorará notablemente.

    Clasificación: un tipo de aprendizaje supervisado

    La clasificación es el sitio en donde se entrena un algoritmo o modelo para la clasificación de datos de entrada en variables discretas. Es durante este entrenamiento que los algoritmos reciben datos de entrada, los cuales son de entrenamiento y etiquetados como “clasificación”. Para ilustrar con un ejemplo, estos datos de entrenamiento pueden ser las últimas tarifas de tarjetas de crédito de una agrupación de clientes.

    La etiqueta es si han hecho una compra en el futuro o si no la han hecho. De esta manera, cuando se ingresa el saldo de una tarjeta de un cliente aleatorio en el algoritmo, será clasificado en un grupo determinado: si comprará en el futuro o no comprará.

    Clasificación binaria

    La clasificación binaria es la que se encarga de ordenar los datos de entrada en un solo grupo de dos posibles. De manera frecuente, una de las clases indicará un estado del sistema normal o deseado. Mientras que el otro grupo clasifica el estado anormal o no deseado. Un ejemplo de clasificación binaria sería la detección de spam.

    En la detección de spam, un algoritmo recibe correos electrónicos que se pueden etiquetar como spam o que no son spam durante el período de aprendizaje supervisado. En etapas posteriores, cuando el modelo está bien entrenado, al recibir un correo electrónico va a predecir si el mismo se recibe como un correo spam o como un correo que no es spam.

    Clasificación de múltiples clases

    La clasificación de múltiples clases o multiclase, se desarrolla cuando los datos de entrenamiento se etiquetan con diversas clases de un objeto. Como sucede al contrario de la clasificación binara, un algoritmo de aprendizaje supervisado puede entrenarse con datos que se clasifican en diversas clases posibles. En este caso, ya hay algunas aplicaciones de clasificación multiclase en algunos sectores.

    • Clasificación de rostros; en este caso y según los datos de entrenamiento del modelo, se categoriza una imagen y se le asigna a una persona. Una de las particularidades en este caso es que podrían haber muchas etiquetas de esta clase, en el caso de que haya miles de personas en un solo conjunto de datos de entrada.
    • Clasificación de correos electrónicos; aparte de la clasificación binaria spam/no spam, puede entrenarse un modelo para separar los correos electrónicos en diversas categorías, tales como: vistos, social, educación y trabajo.

    Regresión en el aprendizaje supervisado

    La regresión es un modo de aprendizaje supervisado que se especializa en el entrenamiento de algoritmos o modelos encargados de la predicción de una salida. Todo ello partiendo de un rango de valores posibles y continuos. Un ejemplo sería la aplicación de un sistema de Machine Learning aplicado al sector inmobiliario, cuyos datos se tomarán a partir de la ubicación, área y dimensiones de un inmueble. La salida de este algoritmo será el precio.

    Cuando se habla de regresión, el algoritmo tiene la necesidad de identificar una relación entre los parámetros de entrada y salida. Además, dicha relación debe ser funcional, que otorgue información de valor. De esta forma, los valores de las salidas no son discretos como ocurre en la clasificación. Son funciones de los parámetros de entrada. El cálculo de la exactitud de un algoritmo de regresión se hace con base en la función de la desviación entre una entrada precisa y una salida que es la prevista.

    El Máster en Data Science te provee de todas las herramientas necesarias para una correcta interpretación y análisis de los datos de tu organización. De tal modo que obtendrás todas las herramientas necesarias para generar ventajas competitivas y desarrollar tu empresa.

    ¡Comparte!

    ¡Déjanos tu comentario!

    Dejar respuesta

    Please enter your comment!
    Please enter your name here

    Este sitio está protegido por reCAPTCHA y se aplican la política de privacidad y los términos de servicio de Google.

    Te puede interesar 👇

    SOLICITA MÁS INFORMACIÓN

    Maestría Online en Data Science

    Completa este formulario y recibe un 8% de descuento adicional (por pago único) + Beca del 65% de descuento.

      RECIBE EN TU EMAIL:

      El precio y facilidades de pago. Postulación a la BECA 65% dcto. Complementos: Curso de idiomas GRATIS (Sólo por pago único) + Networking Profesional.