La anotación de datos desempeña un papel fundamental en la preparación de datos para proyectos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AM). Consiste en etiquetar, categorizar o anotar los datos para que los algoritmos de aprendizaje automático puedan comprenderlos y generalizar a partir de ellos. ¿Se ha preguntado alguna vez cuáles son las principales diferencias entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado? Las distintas técnicas de anotación de datos no estructurados (anotación de imágenesextractos de audio o vídeos)? Esto es exactamente lo que vamos a explorar en este artículo, destacando las diferencias esenciales entre estos dos enfoques.

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Aprendizaje supervisado: introducción

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El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo de IA se entrena con un conjunto de datos etiquetados. Esto significa que cada ejemplo de datos utilizado para el entrenamiento se asocia con una etiqueta o clase. El objetivo es que el algoritmo aprenda a asociar correctamente los datos de entrada con las etiquetas de salida basándose en los ejemplos de datos anotados proporcionados.

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Cuando se anotan datos para el aprendizaje supervisado, los anotadores de imágenes, vídeos o textos (también conocidos como etiquetadores de datos) asignan etiquetas o categorías específicas a los datos en función de lo que representan. Por ejemplo, en una tarea de clasificación de imágenes, cada imagen se etiqueta con la clase a la que pertenece, como "gato", "perro", "coche", etcétera. Este cuidadoso etiquetado permite al algoritmo aprender a asociar correctamente las características de los datos con las categorías apropiadas, allanando el camino para aplicaciones precisas y de alto rendimiento de la inteligencia artificial.

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Diferentes modelos de aprendizaje supervisado

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Existen varios modelos de aprendizaje supervisado que pueden aplicarse en forma de algoritmos matemáticos y luego informáticos. Estos modelos difieren en su enfoque de entrenamiento a partir de datos y en el tipo de etiqueta que se desea predecir, ya sea un valor continuo o una clase.

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Una de las técnicas de aprendizaje supervisado más populares para predecir valores continuos es la regresión lineal. Por ejemplo, supongamos que queremos predecir el rendimiento de un cultivo agrícola en función de variables como las precipitaciones, la temperatura y la calidad del suelo. La regresión lineal puede utilizarse para estimar el rendimiento en función de estos distintos factores. Aunque este modelo es eficaz para captar las relaciones lineales entre las variables explicativas y la variable que se quiere predecir, gracias sobre todo a sus variantes que incorporan la regularización para evitar el sobreaprendizaje, llega a sus límites cuando las relaciones entre las variables se vuelven más complejas que la simple linealidad.

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En el campo de la clasificación, que es otra tarea supervisada, nos encontramos con varios modelos, incluidos los basados en árboles de decisión como RandomForest, variantes de regresión como la regresión logística y máquinas de vectores de soporte (SVM).

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Sin embargo, el aprendizaje supervisado no se limita a estos algoritmos, aunque representen el estado del arte del aprendizaje automático clásico. El aprendizaje profundo, que se basa en redes neuronales profundas, se utiliza cada vez más para el aprendizaje supervisado, en particular para problemas complejos como la clasificación de datos no estructurados (imágenes, sonidos, vídeos) o para lograr un mejor rendimiento en problemas tradicionales de aprendizaje automático.

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Existen otros modelos de aprendizaje supervisado, como las redes neuronales artificiales, las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recursivas. Aunque solo hemos tocado (y popularizado) estos conceptos, que es importante comprender, también en el mundo de los Datos, no dudes en consultar este artículo de DataScientest para saber más.

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Aprendizaje no supervisado: otro paradigma

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El aprendizaje no supervisado se distingue por un enfoque diferente, sobre todo en lo que se refiere a la "gestión" de los datos. En el contexto del aprendizaje no supervisado, los algoritmos no necesitan ejemplos de datos etiquetados para aprender (al menos, no etiquetados con etiquetas inteligibles como puede ser el caso de la anotación para modelos supervisados). Como parte de su entrenamiento, los modelos exploran los datos en busca de estructuras o patrones intrínsecos, sin ninguna indicación previa de las categorías o etiquetas asociadas. Entre las tareas habituales de aprendizaje no supervisado se encuentran la segmentación de datos, la detección de anomalías y la agrupación. En resumen, la estrategia de anotación de datos es completamente diferente, y los volúmenes de datos son a veces menores.

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Usted dirá... entonces es posible construir modelos con una cantidad limitada de datos. Suena demasiado bien, ¿verdad? Es importante tener en cuenta que el aprendizaje no supervisado tiene sus limitaciones. En ausencia de etiquetas específicas, puede resultar más difícil obtener una interpretación clara de los resultados. Las agrupaciones identificadas pueden no corresponder a categorías reales, y la calidad del análisis depende en gran medida de la calidad de los datos brutos. Además, la falta de supervisión puede dificultar a veces la validación de los resultados, lo que puede resultar problemático en ámbitos en los que la precisión es crucial (por ejemplo, en medicina).

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Las principales diferencias entre estos dos enfoques, sobre todo en lo que respecta a los requisitos de anotación de datos, son las siguientes

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Ahora que hemos introducido los conceptos, veamos las principales diferencias entre la anotación de datos para el aprendizaje supervisado y el no supervisado:

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Tipo de etiqueta

En el aprendizaje supervisado, las etiquetas son específicas y designan claramente las categorías a las que pertenecen los datos. En el aprendizaje no supervisado, los anotadores no suelen asignar etiquetas explícitas y dejan que el algoritmo descubra estructuras o similitudes por sí solo.

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Objetivos

El aprendizaje supervisado pretende enseñar al algoritmo a predecir etiquetas para nuevos datos, mientras que el aprendizaje no supervisado pretende descubrir estructuras ocultas o clusters dentro de los datos.

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Ejemplos de aplicaciones

El aprendizaje supervisado se utiliza habitualmente en clasificaciónregresión y detección de objetos. El aprendizaje no supervisado se utiliza para la segmentación, la reducción de dimensiones, la detección de anomalías y la agrupación.

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Complejidad de las anotaciones

La anotación de imágenes o vídeos para el aprendizaje supervisado suele ser más exigente porque requiere un conocimiento previo de las categorías y, muy a menudo, experiencia funcional. La anotación de datos para el aprendizaje no supervisado puede ser menos exigente en cuanto a conocimientos, pero para algunas técnicas requiere más tiempo de procesamiento para un volumen menor (por ejemplo, la segmentación).

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En conclusión...

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La elección del enfoque adecuado para la anotación de datos depende de los objetivos de su proyecto y de los tipos de algoritmos que desee utilizar. Si comprende estas diferencias, estará mejor preparado para planificar y ejecutar con éxito sus tareas de anotación de imágenes, audio/vídeo o texto.

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