¿Qué es el Aprendizaje Supervisado y No Supervisado? | DotCSV
Summary
TLDREl guion del video explora el misterio del cerebro humano y su influencia en la inteligencia artificial, destacando los retos de descubrir su funcionamiento. Se centra en los paradigmas de aprendizaje en machine learning, clasificando los algoritmos en supervisado, no supervisado y reforzado. El aprendizaje supervisado se ejemplifica con tareas de relación de entrada-salida, mientras que el no supervisado se ilustra con clusterización y la detección de patrones. El video promete profundizar en estos temas, destacando la relevancia y el potencial del aprendizaje no supervisado en el futuro de la IA.
Takeaways
- 🧠 El cerebro es una máquina potente y compleja, cuya funcionalidad y los orígenes de la inteligencia y la conciencia aún son un gran misterio.
- 🤖 La inteligencia artificial toma inspiración del cerebro humano, desarrollando conceptos importantes como los paradigmas de aprendizaje.
- 📚 Los paradigmas de aprendizaje incluyen aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado, siendo los dos primeros los más utilizados en machine learning.
- 🔍 El aprendizaje supervisado implica enseñar a los algoritmos a través de ejemplos, permitiéndoles generalizar y predecir resultados para nuevos datos.
- 📈 Se puede aplicar aprendizaje supervisado en tareas complejas como la clasificación de correos electrónicos como spam o no spam, o incluso en la detección de depresión a través de perfiles de Instagram.
- 🌐 El aprendizaje no supervisado se centra en descubrir patrones y estructuras internas en los datos sin la necesidad de ejemplos de respuesta.
- 🛍️ La clusterización es un ejemplo de aprendizaje no supervisado, donde se identifican grupos de datos sin necesidad de una guía previa.
- 📉 Los conjuntos de datos para el aprendizaje no supervisado son menos costosos de obtener, ya que no requieren etiquetado manual.
- 🔑 El aprendizaje no supervisado puede revelar similitudes y diferencias fundamentales en los datos, lo que es esencial para el desarrollo de la inteligencia artificial.
- 🌟 Los algoritmos de aprendizaje no supervisado son capaces de construir espacios latentes que representan conceptos abstractos y relaciones entre ellos.
- 🔢 Los espacios latentes permiten realizar operaciones matemáticas con conceptos, lo que abre nuevas posibilidades en el procesamiento de la información.
Q & A
¿Qué es el aprendizaje supervisado y cómo funciona?
-El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje en el que los algoritmos se entrenan con datos de entrada y sus correspondientes salidas esperadas. Funciona al enseñar al algoritmo a través de ejemplos, deduciendo la relación entre la entrada y la salida, para que pueda predecir la salida para nuevos datos de entrada.
¿Cómo se puede comparar el aprendizaje supervisado con la capacidad de generalización de conocimientos?
-El aprendizaje supervisado implica la capacidad de generalizar, como cuando alguien observa que un número es el doble de otro y luego aplica esa regla a nuevos números para predecir su doble, mostrando que el algoritmo ha aprendido la relación y no solo memorizado los ejemplos.
¿En qué se diferencia el aprendizaje no supervisado del aprendizaje supervisado?
-El aprendizaje no supervisado no requiere de salidas esperadas para entrenar al algoritmo; en cambio, el algoritmo busca patrones y estructuras en los datos de entrada sin necesidad de una 'supervisión' o guía sobre qué resultado se espera obtener.
¿Qué es la clusterización y cómo se relaciona con el aprendizaje no supervisado?
-La clusterización es un tipo de problema en el aprendizaje no supervisado donde el objetivo es agrupar datos en conjuntos (clusters) que contengan patrones similares. Se relaciona con el aprendizaje no supervisado porque se busca encontrar estructuras o relaciones en los datos sin una guía explícita de qué resultados se esperan.
¿Por qué los conjuntos de datos para el aprendizaje no supervisado son menos costosos de conseguir que los del aprendizaje supervisado?
-Los conjuntos de datos para el aprendizaje no supervisado son menos costosos porque no se requiere la etiquetación manual de cada ejemplo, lo cual es un proceso tedioso y costoso en el aprendizaje supervisado, donde se necesita un humano para etiquetar cada entrada con su correspondiente salida.
¿Qué son los espacios latentes y cómo son relevantes para el aprendizaje no supervisado?
-Los espacios latentes son estructuras conceptuales que los algoritmos de aprendizaje no supervisado aprenden para representar datos de manera que capturen relaciones y patrones internos. Son relevantes porque permiten a las máquinas discernir similitudes y diferencias entre los datos de entrada y realizar operaciones conceptuales.
¿Cómo se puede utilizar el aprendizaje no supervisado para operar matemáticamente con conceptos?
-El aprendizaje no supervisado puede utilizarse para operar matemáticamente con conceptos al construir espacios latentes que representan diferentes entidades o características. Por ejemplo, se pueden realizar operaciones como la resta o suma de representaciones vectoriales para explorar relaciones conceptuales entre los datos.
¿Qué es el aprendizaje reforzado y cómo se diferencia de los otros dos paradigmas?
-El aprendizaje reforzado es un paradigma de aprendizaje en el que un agente aprende a tomar decisiones en un entorno para maximizar una recompensa acumulada a lo largo del tiempo. Se diferencia de los otros paradigmas en que no se le muestran ejemplos de entrada y salida, sino que el agente debe interactuar con el entorno para aprender a través de la retroalimentación recibida.
¿Cómo se puede aplicar el aprendizaje supervisado en la detección de spam en correos electrónicos?
-El aprendizaje supervisado se puede aplicar en la detección de spam al proporcionar al algoritmo muchos ejemplos de correos electrónicos etiquetados como spam o no spam. El algoritmo aprende a identificar las características que diferencian un correo no deseado de uno deseado y luego puede clasificar nuevos correos electrónicos.
¿Por qué el aprendizaje supervisado ha sido tan exitoso en la inteligencia artificial?
-El aprendizaje supervisado ha sido exitoso en la inteligencia artificial porque permite a los algoritmos aprender complejas relaciones a partir de grandes cantidades de datos etiquetados, lo que ha llevado a avances significativos en áreas como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz y la predicción de tendencias.
¿Qué implicaciones tiene el aprendizaje no supervisado para el futuro de la inteligencia artificial?
-El aprendizaje no supervisado tiene implicaciones profundas para el futuro de la inteligencia artificial, ya que puede permitir a las máquinas descubrir y entender patrones y estructuras complejas por sí solas, lo que puede conducir a avances en la comprensión de lenguaje natural, el reconocimiento de patrones en datos complejos y la generación de nuevas ideas y soluciones innovadoras.
Outlines
🧠 El Cerebro y su Inspiración en la Inteligencia Artificial
El primer párrafo explora la complejidad del cerebro humano y cómo es un desafío para la ciencia entender su funcionamiento. Se menciona la posibilidad de que factores como bacterias o procesos cuánticos puedan influir en la inteligencia y la conciencia. Aunque la narración reconoce limitaciones en la comprensión biológica, destaca la inspiración que el cerebro ha proporcionado en el campo de la inteligencia artificial (IA), especialmente en el aprendizaje automático. Se introducen los conceptos de aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado, y se enfatiza la importancia de comprender estos paradigmas en la IA, con un enfoque en los dos primeros en el resto del video.
📚 Aprendizaje Supervisado y sus Aplicaciones
El segundo párrafo se centra en el aprendizaje supervisado, un método en el que los algoritmos aprenden a través de ejemplos de entrada y salida. Se ilustra cómo el algoritmo puede generalizar y predecir resultados a partir de patrones observados. Se dan ejemplos de la aplicación del aprendizaje supervisado, como la clasificación de correos electrónicos y la detección de depresión a través de perfiles de Instagram, demostrando su poder y utilidad. Además, se compara con el aprendizaje no supervisado, sugiriendo que este último tiene un potencial aún mayor y es un campo en desarrollo para la IA.
Mindmap
Keywords
💡Cerebro
💡Inteligencia
💡Conciencia
💡Ecosistema de bacterias
💡Procesos cuánticos
💡Aprendizaje supervisado
💡Aprendizaje no supervisado
💡Aprendizaje reforzado
💡Clusterización
💡Espacios latentes
Highlights
El cerebro es una máquina potente y compleja, representando uno de los mayores desafíos de la humanidad para entender su funcionamiento.
La inteligencia y la conciencia son fundamentales en el funcionamiento del cerebro y surgen de cuestiones como el ecosistema de bacterias o procesos cuánticos.
Aunque muchos mecanismos del cerebro son un misterio, en inteligencia artificial se han desarrollado conceptos inspirados por su funcionamiento.
El aprendizaje supervisado es un paradigma de aprendizaje en el que se enseña a los algoritmos a través de ejemplos con resultados conocidos.
El aprendizaje supervisado permite a los algoritmos generalizar y predecir resultados para casos no vistos anteriormente.
El aprendizaje no supervisado se centra en producir conocimientos a partir de datos de entrada sin necesidad de resultados supervisados.
La clusterización es un ejemplo de aprendizaje no supervisado, donde se identifican patrones en datos sin información previa.
Los algoritmos de aprendizaje supervisado pueden clasificar correos electrónicos como spam o no-spam a partir de ejemplos etiquetados.
Un algoritmo de aprendizaje supervisado ha demostrado ser capaz de diagnosticar depresión con mayor eficacia que los médicos.
El aprendizaje supervisado ha sido el paradigma con más aplicación práctica en la inteligencia artificial durante las últimas décadas.
El aprendizaje no supervisado tiene ventajas como la reducción de costos en la obtención de datos de entrenamiento.
Los algoritmos de aprendizaje no supervisado pueden descubrir patrones de similitud y estructuras internas en los datos.
El concepto de espacios latentes permite a las máquinas aprender estructuras conceptuales y operar matemáticamente con conceptos.
Las operaciones en espacios latentes, como la resta y suma de representaciones, pueden revelar similitudes y diferencias entre conceptos.
El aprendizaje no supervisado señala un camino prometedor para el futuro de la inteligencia artificial.
La 'caja negra' es una forma de entender sistemas de inteligencia artificial sin necesidad de conocer los detalles de su funcionamiento interno.
El canal tiene planes para explorar en detalle los algoritmos, matemáticas y estadística detrás de la inteligencia artificial en futuras publicaciones.
Transcripts
el cerebro el cerebro es una máquina tan
potente como compleja siendo uno de los
grandes retos de la humanidad el llegar
a descubrir cómo funciona poder
responder preguntas fundamentales como
de donde emerge la inteligencia y la
conciencia que afecta a su
funcionamiento tal vez el ecosistema de
bacterias que conviven en nuestro cuerpo
o tal vez procesos cuánticos que todavía
no hemos llegado a entender
siento decirte que mis conocimientos en
biología son limitados y que no puedo
darte respuesta a ninguna de estas
preguntas sin embargo lo que sí te puedo
decir es que aún cuando muchos de esos
mecanismos todavía suponen un gran
misterio para los neurocientíficos en
otros campos de estudios como el de la
inteligencia artificial el cerebro es
una fuente de inspiración sobre la cual
se han desarrollado muchos de los
conceptos más importantes uno de estos
conceptos es el de los paradigmas de
aprendizaje los mecanismos que permiten
que podamos procesar toda aquella
información nueva que percibimos para
acabar transformándola en conocimiento
como podrás imaginar saber cómo
funcionan estos mecanismos es algo
fundamental dentro del campo del machine
learning y esto es así hasta tal punto
que todos los algoritmos y técnicas
dentro de este campo pueden ser
clasificados en tres grandes grupos
según cuál sea el paradigma de
aprendizaje que estén aplicando estos
tres grupos son aprendizaje supervisado
aprendizaje no supervisado y aprendizaje
reforzado
en el vídeo de hoy nos centraremos al
aprender los dos primeros paradigmas que
habitualmente son los más utilizados si
consigo que entiendas estos dos
conceptos serás capaz de clasificar el
90% de los algoritmos del campo del
maxim learning estás preparado
comenzamos
cuando hablamos de aprendizaje
supervisado nos estamos refiriendo a un
tipo de aprendizaje que se basa en
descubrir la relación existente entre
unas variables de entrada y unas
variables de salida o lo que es lo mismo
el aprendizaje surge de enseñarles estos
algoritmos cuál es el resultado que
quieres obtener para un determinado
valor tras mostrarle muchos ejemplos si
se dan las condiciones el algoritmo será
capaz de dar un resultado correcto
incluso cuando le muestres valores que
no haya visto antes para que entiendas
mejor esto intenta dominar los
siguientes imagínate que te digo que
para un valor cualquiera
por ejemplo el 1 obtengo como resultado
el número 2 para el número 2 obtengo el
número 4 para el número 6 obtengo el
número 12 para el número 9 el número 18
si ahora te pregunto qué resultado voy a
obtener para el número 10 tú que me
respondes efectivamente el resultado es
20 verdad sí fíjate qué curioso mira
entre las variables de entrada y las
variables de salida no ha sido capaz
mediante observación de encontrar que la
relación existente es la de multiplicar
la entrada por 2 esto significa que si
ahora te diera un nuevo valor a un valor
que no hayas visto previamente por
ejemplo el 15to sería escapas aplicando
las reglas que has aprendido
de obtener un resultado 30 esto
significa que mediante observación tu ha
sido capaz de generalizar tu
conocimiento y estos señoras y señores
es la clave del aprendizaje supervisado
si esta es la primera vez que te
enfrentas a este concepto quizás estés
pensando bueno pues no es para tanto no
es que sea muy complicado averiguar que
un número es el doble del otro qué
decepción me voy dislike y me des
suscribo espera espera espera no te
vayas todavía quieres algo más
impresionante vale y si te digo ahora
que encuentres cuál es la relación entre
un correo electrónico y su clasificación
como spam o correo deseado seguramente
tú serías capaz de leerlo y poder
clasificarlo sin problemas pero serías
capaz de explicar por qué qué patrones
hacen que un correo sea o no sea spam
dale a un algoritmo de aprendizaje
supervisado muchos ejemplos de correos y
cuál es su clasificación y ten por
seguro de que aprender a cuáles son
aquellas características que hacen que
un correo sea no sea spam cómo que
todavía no te impresiona lo suficiente y
si te dijera ahora que intentará
aprender a detectar si una persona va a
sufrir o no de depresión a partir de su
cuenta de instagram es decir si te
enseñará miles de ejemplos de galerías
de usuarios y te dijeran sí
frank o depresión sabrías encontrar qué
elementos son los que te permitirían
descubrir esto sinceramente si alguien
me propusiera esta tarea diría que es
imposible que no se puede diagnosticar
si alguien sufrirá de depresión a partir
de su cuenta de instagram sin embargo
con estos mismos datos un algoritmo de
aprendizaje supervisado en 2016 pudo
aprender a diagnosticar esta enfermedad
con una eficacia mayor que la de los
doctores todos estos ejemplos que te
estoy mostrando son reales y solamente
es una pequeña muestra de lo que se
puede conseguir con esto y es que lo
impresionante de esta técnica es que
funciona muéstrale a uno de estos
algoritmos suficientes datos de entrada
y de salida y si existe una relación
será capaz de aprenderla por esto mismo
el aprendizaje supervisado ha sido el
paradigma que más aplicación práctica ha
tenido durante las últimas décadas
liderando la nueva corriente al alza que
ha vivido la inteligencia artificial
por cierto lo de denominar les
supervisado viene del hecho de que al
mostrar los resultados que queremos al
algoritmo estamos participando en la
supervisión de su aprendizaje
quizás llegados a este punto ya te estés
preguntando si esto es el aprendizaje
supervisado entonces qué es el
aprendizaje no supervisado
por definición el aprendizaje no
supervisado es el paradigma que consigue
producir conocimientos únicamente de los
datos que se proporcionan como entradas
sin necesidad en ningún momento de
explicarle al sistema qué resultado
queremos obtener quizás esta definición
sea un poco abstracta y de primeras te
cuesta entender cómo se puede aprender
sin recibir ninguna pauta previa pero ya
verás que con el siguiente ejemplo
empieza a encajar las piezas imagínate
que te adentras en un mundo desconocido
un lugar que no conoces y del cual no
tienes ninguna información previa
encuentras un papel escrito con símbolos
que parecen representar un idioma que no
conoces pero sin embargo te das cuenta
de algo parece que en ese papel puede
haber escrito más de un idioma diferente
tú no entiendes ninguno de ellos pero
sin embargo intentas reconocer qué
símbolos pertenecen a qué lenguaje sería
es capaz de averiguarlo
este problema que acaba de resolver se
llama clusterización y es un tipo de
problemas muy importantes dentro del
campo del aprendizaje no supervisado
como ves sin necesidad de que nadie
supervise tu respuesta has podido
generar un tipo de conocimiento de valor
con los símbolos que te damos como
entrada la dificultad de los algoritmos
supervisados es que no tienen ningún
ejemplo de respuesta con el que saber si
el algoritmo está actuando correctamente
de hecho en el problema que le ha dado
también existe la duda de saber cuántos
lenguajes existen te das cuenta verdad
por el contrario una primera ventaja que
se puede deducir de este tipo de
aprendizaje es que los conjuntos de
datos para entrenar son menos costosos
de conseguir piénsalo en el caso de
aprendizaje supervisado si quisieras
entrenar a un algoritmo para clasificar
perros y gatos necesitas no solo las
imágenes de entrada sino también que
alguien típicamente un humano vaya
visualizando imagen por imagen y
etiquetando las como perro o gato y
sabes que estas bases de datos como
mínimo suelen superar los 100 mil
ejemplos así que te podrás imaginar que
no es una tarea fácil o barato de hacer
como ves el aprendizaje no supervisado
tiene su valor pero créeme cuando te
digo que esconde mucho más de lo que
parece de hecho la comunidad científica
en torno al campo del match in learning
reconocen que el futuro del campo pasa
por este paradigma lo que hace el
aprendizaje no supervisado es buscar
patrones de similitud de los datos de
entrada por ejemplo los símbolos de un
lenguaje lo interesante es que los
algoritmos más potentes de este tipo son
capaces de descubrir a la perfección
cuál es la estructura interna que han
generado dichos datos piensa en una
silla como las definitivas así así
ha sido así todo el mundo comprende el
concepto de silla pero sin embargo
cuando nos fijamos en la realidad nos
encontramos con que este concepto tiene
muchas variantes diferentes entonces qué
es realmente una silla es muy
interesante esto porque es algo que
nuestro cerebro consigue hacer de forma
automática y algo que el aprendizaje no
supervisado está aprendiendo a hacer
actualmente los algoritmos ya son
capaces de aprender estas estructuras
conceptuales que son denominadas
espacios latentes
una vez construyes este espacio las
máquinas consiguen capacidades tan
interesantes como las de saber si una
cosa es similar a otra cosa
por ejemplo el significado dos palabras
o incluso puedes operar matemáticamente
con conceptos por ejemplo si entrenas de
forma no supervisado una inteligencia
artificial para reconocer caras puedes
un punto en este espacio
construido que representa un hombre con
gafas otro punto que representa un
hombre sin gafas y restarlos y el
resultado sumarlo a un tercer punto que
representa una mujer sin gafas es
impresionante ver que el resultado de
esta operación es otro punto cuya
representación es el de una mujer con
gafas las implicaciones de estos son
absurdamente brillantes y por ello
quiero repetir de nuevo lo que dije
previamente el aprendizaje no
supervisado señala un camino muy
prometedor en el futuro de la
inteligencia artificial alguna cosa que
quiero que te des cuenta es que en este
vídeo no nos hemos parado en ningún
momento a explicar cómo se produce este
aprendizaje y no hace falta para
entender los paradigmas de aprendizaje
lo único que necesitas saber es cómo
interactúa el sistema de inteligencia
artificial con la información de entrada
y con la información de salida nada más
esta forma de entender a un sistema se
conoce como caja negra es decir para
nosotros el agente inteligente es una
caja de la cual no nos interesa saber lo
que ocurre en su interior únicamente nos
interesa la interacción de este sistema
con su entorno es decir saber el que
hace y no el cómo lo hace de momento lo
dejaremos por aquí pero tengo claro que
hablaremos mucho más de esto en este
canal
ahora si lo que quieres es abrir la caja
y ver qué contiene lo que vas a
encontrarte será un mundo de algoritmos
matemáticas y estadística tranquilo
abriremos esta caja pero eso será en
otro vídeo
[Música]
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