¿Sabe qué es el aprendizaje supervisado?
En uno de los cortometrajes más célebres de Disney, Mickey es un aprendiz de mago que encanta escobas y fregonas para que limpien por él. Pero cuando se echa una siesta y deja a los objetos a su aire, éstos sacan agua del pozo sin parar e inundan el castillo.
Mickey se despierta y, al ser rescatado por su amo, aprende una importante lección: hay que iniciar un proceso con un objetivo final en mente.
En cierto modo, el aprendizaje supervisado funciona de la misma manera. Para que dé el resultado esperado, necesitas una visión de lo que quieres conseguir. En este artículo te enseñaremos qué es el aprendizaje supervisado y cómo puedes utilizar esta herramienta en tu rutina de trabajo. ¿Empezamos?
Qué es el aprendizaje supervisado
O aprendizaje supervisado - en portugués, aprendizaje supervisado - es una categoría de aprendizaje automáticoen otras palabras, es una de las capas de la Inteligencia Artificial (IA).
El aprendizaje supervisado es una forma de entrenar algoritmos de IA para que procesen datos en función del resultado que el usuario desea obtener.
Para ayudarle a visualizar este conceptoImagina la siguiente situación: te han dado un puzzle de cinco mil piezas. Para montarlo, decides ordenar las piezas por colores y formas.
Una vez clasificadas las piezas, ha llegado el momento de analizar la imagen que tienes que componer y determinar cómo vas a conseguirlo. ¿Empezarás por los bordes? ¿O quizás por la parte más sencilla de la imagen? Tú eliges. Siempre que al final la imagen esté bien montada.
O l aprendizaje supervisado es como armar un rompecabezas. Al principio del proceso tienes un conjunto de datos y sabes qué producto necesitas que el ordenador sea capaz de ofrecer.
La forma en que la máquina trabajará para lograr este resultado, y los ajustes que necesita hacer en el modelo de IA, es a través del aprendizaje.
Aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado
O l aprendizaje no supervisado - o aprendizaje no supervisado- funciona sin tener ni idea de cuál debe ser el producto final. Por lo tanto, la máquina elegirá las etapas del proceso y cómo presentará lo que ha aprendido.
Este modelo tiene ventajas, sobre todo para orquestar un proceso más flexible. De este modo, las soluciones presentadas por la IA pueden ser más variadas y responder a otras necesidades.
Cómo funciona el aprendizaje supervisado
Volvamos al ejemplo del rompecabezas.
Para iniciar aprendizaje supervisadoes necesario seleccionar una base de datos, es decir, el conjunto de piezas que se ensamblarán. Una vez hecha esta selección, el siguiente paso es determinar el resultado final, qué imagen deben ensamblar las piezas.
Una vez hechas estas elecciones, la IA llevará a cabo una o dos tareas.
1. Clasifique
Al igual que las piezas de un puzzle tienen colores y formas, los datos también tienen categorías en las que pueden organizarse.
No aprendizaje supervisado Estas categorías pueden determinarse o no. Si no lo están, la IA probará formas de organizar los datos y ofrecer al usuario una manera de visualizar los patrones y sacar conclusiones.
2. Retroceda
Una vez realizada la categorización, la IA puede analizar el patrón histórico y determinar qué relaciones existen entre los datos y sus variables. Durante este aprendizaje supervisado, el ordenador entenderá las causas de los cambios y hará proyecciones para el futuro.
Dónde aplicar el aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado tienen aplicaciones en diversos segmentos tecnológicos. Para el marketing, algunos son más relevantes, así que nos centraremos en ellos.
Edición de imágenes y vídeos
Algoritmos de aprendizaje supervisado se utilizan para analizar imágenes y vídeos y determinar sus características. Por ejemplo: colores, iluminación y estilo.
En cuanto la IA consiga aislar estos puntos, podrá:
- Añadir elementos a una imagen (inpainting);
- Ampliar un fragmento de imagen (outpainting);
- Cambiar las características de los elementos presentes;
- Edita colores, luces y sombras automáticamente.
Previsión y determinación de tendencias
Analizando los resultados obtenidos anteriormente mediante aprendizaje supervisado, es posible anticipar tendencias. Por ejemplo, detectar cuándo se producen las mayores ventas, creando un calendario estacional para las inversiones publicitarias.
Los directivos pueden tomar decisiones que repercutirán en la empresa, ya sea evitando un problema u optimizando una medida de crecimiento. Esta capacidad de predecir cómo será una empresa dentro de unos días, meses o años es una herramienta valiosa.
Gestión de la relación con los consumidores
Mediante aprendizaje supervisadoes posible evaluar no sólo el contenido de los mensajes de los consumidores, sino también la intención del mensaje y el sentimiento expresado.
Con esta información en la mano, los responsables de Éxito de Clientes (CS) pueden actuar para revertir la situación de los clientes detractores y reforzar las relaciones con los promotores.
Otro punto de actuación es detectar qué mensajes negativos pueden dañar la reputación de la marca y deben tratarse en ese momento. En lugar de poner remedio a un problema, la empresa puede actuar de forma proactiva para remediar la situación antes de que se agrave.
El problema del aprendizaje supervisado
Las tecnologías emergentes aún necesitan ajustes para funcionar correctamente. Por lo tanto, cabe esperar que aprendizaje supervisado tenga margen de mejora.
La más importante es la cuestión del tiempo. Entrenar modelos de IA es un proceso que consume mucho tiempo y un esfuerzo constante. Por eso, para quienes necesitan soluciones rápidas, el aprendizaje supervisado puede no ser la opción más adecuada.
Conclusión
Al igual que montar un rompecabezas, entrenar modelos de IA puede ser un proceso lento, pero al final puede producir soluciones innovadoras.
Y ahora que sabe qué es el aprendizaje supervisadoya conoces otra categoría de IA que puedes utilizar en tu empresa, ya sea para editar imágenes, hacer predicciones o gestionar tu base de consumidores. Esta y otras tecnologías están cambiando la forma de trabajar en las empresas. Para estar al tanto de todo, sigue los artículos aquí en el blog de Pareto.
