El entrenamiento supervisado es un paradigma de aprendizaje automático.
Un modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetados.
Cada dato de entrada está asociado a una etiqueta o salida deseada.
El objetivo del modelo es aprender una función.
Que relacione las entradas con las salidas.
Definición
El entrenamiento supervisado implica utilizar ejemplos de datos.
Con salidas conocidas para ajustar los parámetros.
Internos de un modelo.
El proceso se basa en minimizar una función de pérdida
Mide la discrepancia entre las predicciones del modelo.
Y las salidas reales.
: Entrada
y: Salida esperada (etiqueta).
θ: Parámetros del modelo.
f (x; θ: Función que el modelo aprende para mapear x a y.
El objetivo es encontrar los parámetros θ
Minimicen la función de pérdida L (y, y^)
Donde y^ es la salida predicha por el modelo.
Características del Entrenamiento Supervisado
Datos Etiquetados
Se requiere un conjunto de datos con entradas (x)
Salidas (y) claramente definidas.
Relación Entrada-Salida
El modelo aprende una función explícita.
Mapea las entradas a las salidas.
Proceso Iterativo
Utiliza algoritmos de optimización.
El Descenso de Gradiente para ajustar los parámetros.
Del modelo durante múltiples iteraciones.
Generalización
El objetivo no es solo memorizar los datos de entrenamiento.
Predecir correctamente para datos nuevos (generalización).
Ejemplos de Entrenamiento Supervisado
Clasificación
Asignar una etiqueta discreta a una entrada.
Ejemplo:
Clasificar correos electrónicos como spam o no spam.
Regresión
Predecir un valor continuo basado en las entradas.
Ejemplo:
Estimar el precio de una casa basada en su tamaño y ubicación.
Pasos del Entrenamiento Supervisado
Recopilación de Datos
Obtener un conjunto de datos etiquetados.
Representativos del problema.
Preprocesamiento
Limpiar los datos, normalizar características.
Manejar valores faltantes.
División de Datos
Dividir el conjunto en subconjuntos.
Entrenamiento, validación y prueba.
Definición del Modelo
Elegir un modelo adecuado.
Redes neuronales, árboles de decisión.
Entrenamiento
Alimentar los datos al modelo.
Calcular la función de pérdida justar los parámetros.
Utilizando un algoritmo de optimización.
Validación
Evaluar el modelo en un subconjunto de datos no visto.
Durante el entrenamiento.
Ajustar hiperparámetros y prevenir sobreajuste.
Prueba
Evaluar el rendimiento final del modelo.
En un conjunto de prueba independiente.
Ventajas del Entrenamiento Supervisado
Precisión en la Predicción
Con suficientes datos y un modelo adecuado.
Puede lograr alta precisión en tareas específicas.
Interpretabilidad
Los modelos entrenados suelen ser más fáciles de interpretar.
Que los no supervisados.
Aplicaciones Prácticas
Es el enfoque más común y efectivo.
Una amplia gama de problemas.
Desventajas del Entrenamiento Supervisado
Dependencia de Datos Etiquetados
La calidad y cantidad de los datos etiquetados.
Etiquetarlos puede ser costoso y lento.
Escalabilidad
A medida que los datos crecen.
El entrenamiento puede ser computacionalmente costoso.
Sesgo en los Datos
Si los datos están sesgados.
El modelo también lo estará.
Afectando su rendimiento.
Ejemplo Práctico en Python
Supongamos que entrenamos un modelo.
Casificar imágenes de dígitos escritos a mano.
Usando el dataset MNIST.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.datasets import mnist
# Cargar datos
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # Normalizar
# Definir modelo
model = Sequential([
Flatten(input_shape=(28, 28)),
Dense(128, activation=’relu’),
Dense(10, activation=’softmax’)
])
# Compilar modelo
model.compile(optimizer=’adam’,
loss=’sparse_categorical_crossentropy’,
metrics=[‘accuracy’])
# Entrenar modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# Evaluar modelo
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f»Precisión: {accuracy}»)
Aplicaciones del Entrenamiento Supervisado
Reconocimiento de Voz
Convertir voz en texto utilizando datos etiquetados.
Con transcripciones.
Procesamiento de Lenguaje Natural
Tareas como traducción automática o análisis de sentimientos.
Visión por Computadora
Clasificación de imágenes, detección de objetos.
Segmentación semántica.
Finanzas
Predicción de precios de acciones, detección de fraudes.
Comparativa con Otros Paradigmas
| Aspecto | Supervisado | No Supervisado | Por Refuerzo |
|---|---|---|---|
| Datos | Etiquetados | Sin etiquetas | Recompensas y penalizaciones |
| Objetivo | Mapear entradas a salidas | Encontrar patrones | Maximizar una recompensa acumulada |
| Ejemplo Típico | Clasificación, regresión | Clustering, reducción de dimensionalidad | Juegos, robótica |
El entrenamiento supervisado es la base de aplicaciones de la inteligencia artificial.
Depende de datos etiquetados.
Su capacidad para resolver problemas específicos.
De manera eficiente lo convierte en un enfoque indispensable.
Tareas predictivas y de clasificación.
Su éxito radica en la calidad de los datos.
La capacidad del modelo para generalizar.
Más allá del conjunto de entrenamiento.
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