Aprendizaje supervisado para niños
El aprendizaje supervisado es una técnica importante en el aprendizaje automático y la minería de datos. Imagina que quieres enseñarle a una computadora a reconocer algo, como si una foto muestra un perro o un gato. Con el aprendizaje supervisado, le das a la computadora muchos ejemplos de fotos, y en cada foto, le dices si es un perro o un gato. Es como si fueras el "maestro" y la computadora el "alumno".
La computadora usa estos ejemplos para aprender a identificar patrones. Una vez que ha aprendido, puede predecir si una nueva foto (que nunca ha visto antes) es de un perro o un gato. El objetivo es que la computadora pueda "generalizar" lo que aprendió de los ejemplos para aplicarlo a situaciones nuevas.
Esto es diferente del aprendizaje no supervisado, donde la computadora busca patrones por sí misma sin que le digan cuáles son las respuestas correctas.
Contenido
¿Cómo funciona el aprendizaje supervisado?
El aprendizaje supervisado ayuda a las computadoras a crear "reglas" o "funciones" que transforman datos de entrada en los resultados que queremos. Por ejemplo, si la entrada es una imagen de un número escrito a mano, la salida deseada podría ser el número "5".
Para que una computadora aprenda de esta manera, se siguen varios pasos:
Preparando los datos para el aprendizaje
¿Qué tipo de ejemplos usaremos?
Primero, hay que decidir qué tipo de información le daremos a la computadora. Por ejemplo, si queremos que reconozca letras escritas a mano, ¿le daremos letras sueltas, palabras completas o frases enteras?
Recolectando los ejemplos de entrenamiento
Luego, se juntan muchos ejemplos. Cada ejemplo debe tener la información de entrada (como una foto) y la respuesta correcta que esperamos (como "es un perro"). Estas respuestas correctas pueden ser dadas por personas o por mediciones.
Describiendo los ejemplos con características
Para que la computadora entienda los ejemplos, la información de entrada se convierte en una lista de "características". Por ejemplo, para una imagen de un animal, las características podrían ser el color del pelo, la forma de las orejas o el tamaño. Es importante elegir las características correctas para que la computadora pueda aprender bien.
Eligiendo el método de aprendizaje
¿Qué tipo de "cerebro" usará la computadora?
Después, se elige cómo la computadora va a aprender. Hay diferentes métodos, como las redes neuronales artificiales (que imitan cómo funciona el cerebro) o los árboles de decisión (que son como un diagrama de flujo con preguntas).
Entrenando y probando el modelo
Finalmente, se usa el método elegido con los ejemplos de entrenamiento. A veces, se ajustan los "parámetros" del método para que funcione mejor. Para saber si la computadora aprendió bien, se le dan ejemplos nuevos que no ha visto antes (llamados "conjunto de prueba") y se ve qué tan precisas son sus predicciones.
Clasificación: Organizando la información
A menudo, el aprendizaje supervisado se usa para la "clasificación". Esto significa que la computadora aprende a poner cosas en diferentes grupos o categorías. Por ejemplo, clasificar correos electrónicos como "importantes" o "spam".
No hay un solo método de clasificación que sea el mejor para todos los problemas. Cada método tiene sus puntos fuertes y débiles, y el que funciona mejor depende de los datos. Es como decir que no hay una herramienta que sirva para todo.
Algunos de los métodos de clasificación más usados son:
- Redes neuronales (como el perceptrón multicapa)
- Máquinas de vectores de soporte
- Algoritmo de los K vecinos más cercanos
- Clasificador bayesiano ingenuo
- Árboles de decisión
Aprendizaje activo
Hay situaciones en las que tenemos muchísimos datos, pero es muy costoso o difícil ponerles una etiqueta (decir cuál es la respuesta correcta). En estos casos, el "aprendizaje activo" es útil. Aquí, el programa de computadora le pregunta al usuario o a un experto qué etiqueta tiene un ejemplo específico.
Como la computadora elige qué ejemplos le gustaría que le etiquetaran, a menudo necesita menos ejemplos para aprender un concepto que en el aprendizaje supervisado normal. Sin embargo, existe el riesgo de que el algoritmo elija ejemplos que no son tan importantes.
Un ejemplo de esto es en la investigación de proteínas, donde se han descubierto algunas proteínas con una función interesante y se quiere saber cuál de muchas posibles variaciones tendrá esa misma función.
Enfoques y algoritmos comunes
Aquí hay una lista de algunos métodos y algoritmos usados en el aprendizaje supervisado:
- Aprendizaje activo
- Red neuronal artificial
- Boosting
- Estadística bayesiana
- Aprendizaje basado en árboles de decisión
- Programación genética
- Aprendizaje automático
- Clasificador bayesiano ingenuo
- Algoritmo del vecino más próximo
- Máquinas de vectores de soporte
- Random Forest
Aplicaciones del aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado se usa en muchas áreas de la vida real:
- Bioinformática (para entender datos biológicos)
- Quimioinformática (para estudiar compuestos químicos)
- Reconocimiento de escritura (para que las computadoras lean lo que escribimos a mano)
- Recuperación de información (para encontrar lo que buscamos en internet)
- Reconocimiento de objetos en visión artificial (para que las computadoras "vean" y entiendan imágenes)
- Reconocimiento óptico de caracteres (para convertir texto de imágenes en texto editable)
- Detección de spam (para filtrar correos no deseados)
- Reconocimiento de patrones (para encontrar patrones en datos)
- Reconocimiento del habla (para que las computadoras entiendan lo que decimos)
Temas importantes a considerar
Al usar el aprendizaje supervisado, hay algunos desafíos y conceptos clave:
- Sobreajuste: Cuando el modelo aprende demasiado bien los ejemplos de entrenamiento y no puede generalizar a datos nuevos.
- Aprendizaje no supervisado: El tipo de aprendizaje donde la computadora busca patrones sin etiquetas.
Véase también
En inglés: Supervised learning Facts for Kids
