{"id":2503,"date":"2017-05-15T16:15:08","date_gmt":"2017-05-15T14:15:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/?p=2503"},"modified":"2023-12-26T17:40:18","modified_gmt":"2023-12-26T16:40:18","slug":"machine-learning-aprendizaje-supervisado-no-supervisado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/machine-learning-aprendizaje-supervisado-no-supervisado\/","title":{"rendered":"Machine Learning: t\u00e9cnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado"},"content":{"rendered":"<p>Seguramente sabr\u00e1s de mi\u2026Me presento: mi nombre es <em>Machine<\/em> y mi apellido <em>Learning, <\/em>en cuanto a mi edad, algunos me datan all\u00e1 por mediados del siglo XX. Pero, \u00bfqui\u00e9n soy? M\u00e1s all\u00e1 de lo que se diga sobre m\u00ed en internet, me gusta pensar que soy la principal disciplina de la que dispone el ser humano para extraer <strong>valor<\/strong> del mundo que le rodea.<\/p>\n<p>Mi historia no se entiende sin las <strong>matem\u00e1ticas<\/strong>, fui creciendo de la mano de los nuevos descubrimientos en el \u00e1rea como las <strong>redes neuronales<\/strong>, que simulan las conexiones del cerebro humano, y los primeros <strong>algoritmos de agrupaci\u00f3n<\/strong>. Hitos como la primera vez que una m\u00e1quina bate a un campe\u00f3n de ajedrez, en el a\u00f1o 1997, y a los principales campeones de un concurso televisivo en 2011, ambos de la mano de la compa\u00f1\u00eda estadounidense IBM, fueron dando forma al cuerpo del que hoy dispongo.<\/p>\n<p>Todos estos algoritmos matem\u00e1ticos que me componen pueden dividirse en dos grandes grupos: t\u00e9cnicas de aprendizaje supervisado y t\u00e9cnicas de aprendizaje no supervisado.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice de contenidos <\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #3acdef;color:#3acdef\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #3acdef;color:#3acdef\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/machine-learning-aprendizaje-supervisado-no-supervisado\/#machine-learning-con-aprendizaje-supervisado\" >Machine Learning con aprendizaje supervisado<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/machine-learning-aprendizaje-supervisado-no-supervisado\/#machine-learning-y-el-aprendizaje-no-supervisado\" >Machine Learning y el aprendizaje no supervisado<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"machine-learning-con-aprendizaje-supervisado\"><\/span>Machine Learning con aprendizaje supervisado<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Las t\u00e9cnicas englobadas dentro de este tipo de aprendizaje tienen como objetivo explicar el <strong>comportamiento<\/strong> de alg\u00fan <strong>suceso concreto<\/strong> dentro de tu conjunto de datos. Las principales caracter\u00edsticas de este tipo de modelos son que existen clases o <strong>etiquetas<\/strong> asignadas a cada observaci\u00f3n, y que constan de dos fases: la<strong> fase de entrenamiento<\/strong> y la <strong>fase de validaci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n<p>Antes de pasar a detallar ambas fases, veamos una posible aplicaci\u00f3n de este tipo de modelos. Imaginad que ofrec\u00e9is un determinado servicio a un grupo de clientes y ten\u00e9is una serie de datos recogidos sobre ellos y su relaci\u00f3n con tu empresa (estos datos son conocidos como <strong>datos de entrada<\/strong>), as\u00ed como si a d\u00eda de hoy siguen contratando o no vuestros servicios (a este valor le llamaremos clase o <strong>etiqueta<\/strong>). Con un modelo de aprendizaje supervisado es posible <strong>predecir<\/strong> el abandono de un cliente antes de que esto suceda y conocer las <strong>variables<\/strong> que influyen en este hecho, pudiendo as\u00ed actuar con antelaci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>Modelo de clasificaci\u00f3n binomial:<\/strong><\/p>\n<figure id=\"attachment_2507\" aria-describedby=\"caption-attachment-2507\" style=\"width: 226px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a class=\"lightbox\" href=\"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/machine-learning-1.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-2507 \" src=\"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/machine-learning-1.jpg\" alt=\"machine-learning-1\" width=\"226\" height=\"214\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-2507\" class=\"wp-caption-text\">Machine Learning con aprendizaje supervisado<\/figcaption><\/figure>\n<h4>Fase de entrenamiento<\/h4>\n<p>Es en esta fase donde se entiende el nombre de este tipo de t\u00e9cnicas. Para elaborar tu modelo de <em>Machine Learning<\/em> de aprendizaje supervisado has de disponer de un <strong>conjunto de datos etiquetado<\/strong> en el que puedas supervisar el comportamiento de la <strong>variable a predecir.<\/strong> En esta fase se utiliza la mayor parte de tu conjunto de datos (normalmente un <strong>70%<\/strong>) para entrenar al modelo. De esta manera, es capaz de aprender acerca de las <strong>causas<\/strong> que determinan el comportamiento de la etiqueta.<\/p>\n<h4>Fase de validaci\u00f3n<\/h4>\n<p>Una vez construido, antes de aplicar tu modelo es muy importante <strong>validarlo<\/strong>. Esta fase se realiza sobre un conjunto de datos que todav\u00eda no se conocen\u00a0(que no hayan entrado dentro de la fase de entrenamiento), pero de los que s\u00ed dispongas del <strong>valor de la clase o etiqueta<\/strong>, para evaluar su porcentaje de acierto. Es por esto por lo que nos reservamos una parte del conjunto de datos inicial (normalmente un <strong>30%<\/strong>). Adem\u00e1s de para garantizar la validez del modelo, este proceso nos ayuda a <strong>evitar un sobreajuste<\/strong>, es decir, evitar que \u00e9ste se ajuste muy bien a tus datos, pero tenga un mal rendimiento a la hora de predecir nuevos resultados.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"machine-learning-y-el-aprendizaje-no-supervisado\"><\/span>Machine Learning y el aprendizaje no supervisado<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Este tipo de t\u00e9cnicas, a diferencia de los algoritmos de aprendizaje supervisado, no buscan conocer, predecir o clasificar el valor de las variables de un conjunto de datos. El objetivo va m\u00e1s all\u00e1: buscan elevarte a un nivel superior con respecto a tus datos y ser capaz as\u00ed de <strong>encontrar las relaciones o la regularidad<\/strong> oculta que no puede ser intuida con un primer an\u00e1lisis descriptivo.<\/p>\n<p>Las t\u00e9cnicas m\u00e1s conocidas de agrupaci\u00f3n son conocidas como <strong>an\u00e1lisis cl\u00faster<\/strong>. En contraste a las t\u00e9cnicas supervisadas, estos modelos se caracterizan por no necesitar de clases o etiquetas asignadas a cada observaci\u00f3n, ni tampoco existe una fase de entrenamiento.<\/p>\n<figure id=\"attachment_2508\" aria-describedby=\"caption-attachment-2508\" style=\"width: 227px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a class=\"lightbox\" href=\"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/machine-learning-2.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-2508\" src=\"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/machine-learning-2.jpg\" alt=\"Representaci\u00f3n gr\u00e1fica de un cl\u00faster de 3 grupos\" width=\"227\" height=\"222\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-2508\" class=\"wp-caption-text\">Representaci\u00f3n gr\u00e1fica de un cl\u00faster de 3 grupos<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Siguiendo con el ejemplo del grupo de clientes, suponed ahora que lo que quer\u00e9is es detectar <strong>grupos homog\u00e9neos<\/strong> de clientes para poder ofrecerles <strong>ofertas diferenciadas<\/strong> dependiendo de sus caracter\u00edsticas. Estas t\u00e9cnicas calculan las <strong>distancias<\/strong> entre observaciones (en este caso clientes) mediante distintas t\u00e9cnicas y encuentran <strong>grupos pr\u00f3ximos<\/strong> (se minimizan dichas distancias), de manera que el resultado obtenido es la divisi\u00f3n de tus datos en distintos grupos o <strong>cl\u00fasters.<\/strong> Mediante el an\u00e1lisis de estos grupos seremos capaces de detectar caracter\u00edsticas o <strong>comportamientos comunes<\/strong> y poder as\u00ed <strong>personalizar l<\/strong>a atenci\u00f3n ofrecida al cliente.<\/p>\n<p>Tras este breve repaso a mi pasado y el esqueleto que me compone en el presente, s\u00f3lo me queda por decir que mi futuro es prometedor. Para ello, cuento con dos grandes colaboradores que son mi principal motor: el gran <strong>volumen de datos<\/strong> generados y los<strong> avances computacionales<\/strong>.<\/p>\n<p>\u00a1Me aventuro a predecir que volveremos a vernos pronto con nuevos avances!<\/p>\n<p>Si quer\u00e9is ampliar informaci\u00f3n sobre este tema y conocer el software utilizado para llevarlo a la pr\u00e1ctica, pod\u00e9is descargaros la grabaci\u00f3n del Webinar <a href=\"https:\/\/www.efor.es\/eventos\/ibm-watson-herramientas-para-el-analisis-cognitivo-y-analisis-predictivo.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">IBM Watson: herramientas para el an\u00e1lisis cognitivo y el an\u00e1lisis predictivo<\/a>\u00a0y <a href=\"https:\/\/www.efor.es\/eventos\/watson-analytics-analiza-y-predice-los-datos-de-tu-negocio.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Watson Analytics: analiza y predice los datos de tu negocio.<\/a><\/p>\n<h1 class=\"page-header\"><\/h1>\n<p>Art\u00edculo redactado por Lidia Orellana<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Seguramente sabr\u00e1s de mi\u2026Me presento: mi nombre es Machine y mi apellido Learning, en cuanto a mi edad, algunos me datan all\u00e1 por mediados del siglo XX. 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