Entrenamiento supervisado vs no supervisado en herramientas sin código de IA

Si estás interesado en crear tu propio modelo de aprendizaje automático pero no sabes programar, las herramientas sin código de IA son una excelente opción. Estas plataformas te permiten entrenar modelos de aprendizaje automático sin la necesidad de escribir, una sola línea de código. Sin embargo, es importante entender las diferencias entre el entrenamiento supervisado y el no supervisado antes de comenzar.

Entrenamiento Supervisado

El entrenamiento supervisado es un tipo de aprendizaje automático donde se proporcionan datos etiquetados al modelo. Es decir, cada muestra de datos viene con una etiqueta que indica la respuesta correcta para esa muestra. Por ejemplo, si estamos creando un modelo que pueda reconocer perros y gatos en imágenes, cada imagen tendría una etiqueta que indicaría si es un perro o un gato.

El objetivo del entrenamiento supervisado es enseñar al modelo a predecir correctamente la etiqueta correcta para nuevas muestras basándose en los patrones encontrados en los datos etiquetados.

Las herramientas sin código de IA suelen ofrecer opciones para el entrenamiento supervisado. Por lo general, se te pedirá que cargues tus datos y luego señales cuál es la variable objetivo o «target» (la variable que deseamos predecir). La plataforma se encargará del resto.

Entrenamiento No Supervisado

A diferencia del entrenamiento supervisado, el entrenamiento no supervisado no requiere datos etiquetados. En cambio, el modelo debe encontrar patrones por sí mismo.

El objetivo del entrenamiento no supervisado es agrupa,r los datos en categorías o «clusters» basados en similitudes entre ellos. Por ejemplo, si estamos trabajando con datos de ventas, el modelo podría agrupar las ventas por región geográfica o por tipo de cliente.

Las herramientas sin código de IA también ofrecen opciones para el entrenamiento no supervisado. A menudo, estas plataformas te permitirán seleccionar un algoritmo específico (como k-means) y ajustar sus parámetros para obtener los resultados deseados.

Cuándo usar el entrenamiento supervisado y cuándo usar el no supervisado

La elección entre el entrenamiento supervisado y el no supervisado depende del problema que estés tratando de resolver.

• Si ya tienes datos etiquetados y quieres predecir una respuesta específica (como clasificar imágenes como perros o gatos), debes utilizar el entrenamiento supervisado.
• Por otro lado, si tienes datos sin etiquetar y deseas encontrar patrones (como agrupar clientes por similitud), debes utilizar el entrenamiento no supervisado.

También es posible utilizar ambos tipos de entrenamiento en conjunto. Por ejemplo, podrías comenzar con un modelo de aprendizaje automático no supervisado para identificar patrones en tus datos y luego utilizar esos patrones para etiquetar tus datos antes de aplicar un modelo su,pervisado más preciso.

Conclusión

Las herramientas sin código de IA son una excelente opción para aquellos que desean entrenar modelos de aprendizaje automático sin la necesidad de programar. Es importante tener en cuenta las diferencias entre el entrenamiento supervisado y no supervisado antes de comenzar, ya que cada uno se utiliza para resolver diferentes tipos de problemas. Además, también es posible utilizar ambos tipos de entrenamiento en conjunto para obtener mejores resultados.