El aprendizaje semi-supervisado y no supervisado son dos enfoques importantes en el campo del aprendizaje automático que se utilizan cuando se tiene un conjunto de datos sin etiquetar o parcialmente etiquetado, es decir, cuando solo una parte de los datos tiene etiquetas que indican la salida esperada.
El aprendizaje semi-supervisado combina elementos del aprendizaje supervisado y no supervisado. En este enfoque, se aprovechan tanto los datos etiquetados como los no etiquetados para mejorar el rendimiento del modelo. Utilizando la información disponible en los datos etiquetados y no etiquetados, el algoritmo puede aprender a generalizar mejor y a realizar predicciones más precisas.
Por otro lado, el aprendizaje no supervisado se utiliza cuando se tienen datos sin etiquetar y el objetivo es descubrir patrones, estructuras o relaciones dentro de los datos. En este enfoque, el algoritmo busca agrupar los datos en clusters o segmentos basados en similitudes o características comunes, sin la guía de etiquetas de salida.
El aprendizaje semi-supervisado y no supervisado tienen una amplia gama de aplicaciones en diferentes campos. Por ejemplo, en la clasificación de documentos, el aprendizaje semi-supervisado puede ayudar a mejorar la precisión del modelo al incorporar datos no etiquetados junto con los datos etiquetados para identificar temas o categorías. Mientras tanto, en análisis de datos, el aprendizaje no supervisado puede ser utilizado para segmentar clientes en grupos basados en comportamientos de compra similares sin la necesidad de etiquetas previas.
En resumen, el aprendizaje semi-supervisado y no supervisado son enfoques valiosos en el aprendizaje automático que permiten aprovechar la información disponible en datos etiquetados y no etiquetados, y descubrir patrones y relaciones útiles sin la necesidad de etiquetas de salida.
Si deseas obtener más información sobre otros enfoques en el aprendizaje automático, te invitamos a leer ¿Cuál es el futuro de la IA?.
Para comprender mejor cómo se aplican estos conceptos en la práctica, puedes visitar ¿Cómo se utiliza la IA en la agricultura?.
