Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado es una técnica de IA en la que los modelos se entrenan con datos etiquetados. Cada ejemplo contiene variables de entrada y una salida correcta asociada. El objetivo es que el modelo aprenda esta relación para realizar predicciones sobre datos nuevos y no vistos.
Contexto
Es el paradigma más utilizado en la inteligencia artificial actual. Su desarrollo ha sido posible gracias a la disponibilidad de grandes volúmenes de datos etiquetados y al aumento de la capacidad de cómputo. Desde los años 80, el aprendizaje supervisado ha sido clave en aplicaciones prácticas, desde la industria hasta la medicina.
Ejemplos
- Visión por computadora: clasificación de imágenes en distintas categorías.
- Procesamiento de texto: detección de spam, análisis de sentimientos.
- Banca y finanzas: detección de transacciones fraudulentas.
- Medicina: apoyo al diagnóstico basado en imágenes etiquetadas por especialistas.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Ofrece gran precisión si se dispone de suficientes datos de calidad.
- ✅ Fácil de aplicar en múltiples dominios.
- ❌ Alto costo de la anotación manual.
- ❌ Problemas de sesgo si los datos de entrenamiento no son representativos.
El aprendizaje supervisado puede entenderse como un proceso de instrucción con ejemplos: el modelo recibe entradas y salidas correctas, y ajusta sus parámetros para aprender la relación entre ambas. Una vez entrenado, es capaz de predecir la salida de nuevas entradas nunca vistas.
Es la técnica más extendida en la IA actual, pues sustenta aplicaciones cotidianas como los sistemas de recomendación, el filtrado de spam, los diagnósticos médicos asistidos o la detección de fraude financiero. No obstante, requiere grandes cantidades de datos etiquetados con calidad, lo que representa un costo elevado en tiempo, esfuerzo y, en muchos casos, expertos humanos especializados.
Además, si los datos contienen sesgos o desequilibrios, el modelo tiende a reproducirlos, afectando la equidad y fiabilidad de sus predicciones. Aun así, el aprendizaje supervisado sigue siendo la piedra angular de la inteligencia artificial práctica, gracias a su eficacia, precisión y aplicabilidad en sectores muy diversos.
📚 Referencias
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning.
- Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning.
