Anotación de datos para el aprendizaje supervisado y el no supervisado: ¿cuáles son las diferencias?
🔎 La anotación de datos es una parte importante de la preparación de datos para proyectos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Consiste en etiquetar, categorizar o anotar datos para permitir que los algoritmos de aprendizaje automático comprendan y generalicen a partir de estos datos. Muy a menudo, se asocia a una tarea poco compleja, repetitiva, a veces ingrata,... pero para ampliar y crear conjuntos de datos utilizables para el aprendizaje supervisado, necesitamos repensar esta disciplina.
Aprendizaje supervisado: ¿qué es? ¿Te has preguntado alguna vez cuáles son las principales diferencias entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado? Las diversas técnicas para anotar datos no estructurados (anotaciones de imágenes, fragmentos de audio o de videos) asociados? Eso es exactamente lo que vamos a explorar en este artículo, que arroja luz sobre las diferencias clave entre estos dos enfoques.
Aprendizaje supervisado: introducción
El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo de IA se entrena en un conjunto de datos etiquetados. Esto significa que cada muestra de datos utilizada para la capacitación está asociada a 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 datos de muestra anotados proporcionados.
Al anotar datos para el aprendizaje supervisado, los anotadores de imágenes, vídeos o texto (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», etc. Este etiquetado cuidadoso permite al algoritmo aprender a asociar correctamente las características de los datos con las categorías apropiadas, lo que allana el camino para aplicaciones precisas y eficientes de la inteligencia artificial.
Diferentes modelos de aprendizaje supervisado
Hay varios modelos de aprendizaje supervisado que se pueden implementar en forma de algoritmos matemáticos y luego informáticos. Estos modelos se distinguen por su enfoque del entrenamiento con datos y por el tipo de etiqueta que se va a predecir, ya sea un valor continuo o una clase.
Una de las técnicas de aprendizaje supervisado más populares para predecir valores continuos es la regresión lineal. Por ejemplo, supongamos que desea predecir el rendimiento de un cultivo agrícola basándose en variables como la cantidad de lluvia, la temperatura y la calidad del suelo. La regresión lineal se puede utilizar para estimar el rendimiento en función de estos diversos factores.
Si bien este modelo es eficaz para captar relaciones lineales entre las variables explicativas y la variable que se va a predecir, en particular gracias a sus variantes que incorporan la regularización para evitar el sobreaprendizaje, alcanza sus límites cuando las relaciones entre las variables se vuelven más complejas que las simples linealidades.
En el campo de la clasificación, que es otra tarea supervisada, podemos encontrar varios modelos, incluidos los basados en árboles de decisión como RandomForest, variantes de regresión como la regresión logística, así como máquinas vectoriales de soporte (SVM).
Sin embargo, el aprendizaje supervisado no se limita a estos algoritmos, aunque representan el estado del arte en el aprendizaje automático clásico. El aprendizaje profundo, que se basa en redes neuronales profundas, se utiliza cada vez más para el aprendizaje supervisado, especialmente en el caso de problemas complejos como la clasificación de datos no estructurados (imágenes, sonidos, vídeos) o para obtener mejores resultados en los problemas clásicos de aprendizaje automático.
Existen otros modelos de aprendizaje supervisado, incluidas las redes neuronales artificiales, las redes neuronales convolucionales o las redes neuronales recursivas. Si solo estamos abordando (y popularizando) estos conceptos que es importante entender, incluso en el mundo de los datos, no dude en consultar este artículo de DataCientest para obtener más información.
Aprendizaje no supervisado: otro paradigma
El aprendizaje no supervisado se caracteriza por un enfoque diferente, especialmente cuando se trata de «administrar» datos. En el contexto del aprendizaje no supervisado, los algoritmos no necesitan ejemplos de datos etiquetados para aprender (en cualquier caso, no deben estar etiquetados con etiquetas inteligibles, como puede ser el caso de la anotación de los modelos supervisados).
Como parte de su formación, los modelos exploran los datos en busca de estructuras o modelos intrínsecos, sin indicaciones previas de las categorías o etiquetas asociadas. Las tareas comunes de aprendizaje no supervisado incluyen la segmentación de datos, la detección de anomalías y la agrupación en clústeres. En resumen, la estrategia de anotación de datos es completamente diferente y, a veces, los volúmenes de datos son más pequeños.
Dirás que... por lo tanto, es posible construir modelos con una cantidad limitada de datos. Suena demasiado bien, ¿verdad? Es importante tener en cuenta que el aprendizaje sin supervisión tiene limitaciones. Sin etiquetas específicas, puede ser más difícil obtener una interpretación clara de los resultados. Es posible que las agrupaciones identificadas no correspondan a categorías reales, y la calidad del análisis depende en gran medida de la calidad de los datos sin procesar. Además, la falta de supervisión a veces puede dificultar la validación de los resultados, lo que puede resultar problemático en áreas en las que la precisión es crucial (por ejemplo, en el campo de la medicina).
Diferencias clave entre estos dos enfoques, especialmente con respecto a las necesidades de anotación de datos
Ahora que hemos presentado los conceptos, veamos las diferencias clave entre la anotación de datos para el aprendizaje supervisado y no supervisado:
Naturaleza de las etiquetas
En el aprendizaje supervisado, las etiquetas son específicas e identifican claramente las categorías a las que pertenecen los datos. En el aprendizaje no supervisado, los anotadores generalmente no asignan etiquetas explícitas, dejando que el algoritmo descubra las estructuras o similitudes por sí mismo.
Objetivos
El aprendizaje supervisado tiene como objetivo enseñar al algoritmo a predecir etiquetas para nuevos datos, mientras que el aprendizaje no supervisado tiene como objetivo descubrir estructuras o agrupaciones ocultas dentro de los datos.
Ejemplos de aplicaciones
el aprendizaje supervisado se usa comúnmente en tareas de clasificación, regresión y detección de objetos. El aprendizaje no supervisado se utiliza para la segmentación, la reducción de dimensiones, la detección de anomalías y agrupamiento.
Complejidad de las anotaciones
La anotación de imágenes o vídeos para el aprendizaje supervisado suele ser más exigente porque requiere conocimientos previos de las categorías y, a menudo, experiencia funcional. La anotación de datos para el aprendizaje sin supervisión puede ser menos exigente en términos de experiencia, pero en el caso de algunas técnicas, requiere más tiempo de procesamiento para un volumen menor (por ejemplo, la segmentación).
En conclusión...
La elección del enfoque de anotación de datos correcto depende de los objetivos de su proyecto y de los tipos de algoritmos que desee utilizar. Si comprendes estas diferencias, estarás mejor preparado para planificar y ejecutar correctamente tus tareas de anotación de imágenes, audio/vídeo o texto.
Para apoyarlo en el complejo proceso del procesamiento de datos, desde la recopilación hasta la anotación y validación de los resultados, en Innovatiana nos posicionamos, en Innovatiana, como un proveedor de servicios de anotación de datos de alta calidad, capaces de satisfacer las necesidades de ambos paradigmas, ya sea para el aprendizaje supervisado o no supervisado.
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