¿Qué es el aprendizaje supervisado?

El aprendizaje supervisado es una forma de entrenar a modelos de IA para que aprendan a reconocer patrones a partir de ejemplos.

Funciona así: se le dan muchos datos con sus respuestas correctas (por ejemplo, fotos de gatos con la etiqueta “gato”), y el sistema aprende a relacionar las características de esas imágenes con la etiqueta. Luego, cuando se le muestra una foto nueva, intenta adivinar si también es un gato. Es como enseñar a alguien con ejemplos hasta que pueda hacerlo solo.

Dominar qué es aprendizaje supervisado es clave para cualquier persona interesada en desarrollarse profesionalmente en el mundo de la IA. Seguir la Maestría en Inteligencia Artificial de UNIR te ayudará a conocer a fondo el aprendizaje supervisado, algo fundamental porque muchas de las técnicas más usadas en IA provienen del modelo supervisado en machine learning (o “modelo supervisado”). Comprender cómo funcionan las técnicas de aprendizaje supervisado es el primer paso para desarrollar modelos precisos y útiles en el campo de la IA moderna.

Tipos de aprendizaje supervisado

Según IBM, el aprendizaje supervisado es “una técnica de machine learning que utiliza conjuntos de datos de entrada y salida etiquetados por humanos para entrenar modelos de inteligencia artificial. El modelo entrenado aprende las relaciones subyacentes entre entradas y salidas, lo que le permite predecir salidas correctas basadas en datos de entrada nuevos y no etiquetados del mundo real”.¹

Fuente: IBM, ¿Qué es el aprendizaje supervisado?

Y estos son los principales tipos de aprendizaje supervisado:

• Clasificación: se busca predecir una categoría o clase para cada ejemplo nuevo. Por ejemplo, decidir si un correo es “spam” o “no spam”.
• Regresión: se trata de estimar un valor numérico continuo (en vez de una clase). Por ejemplo, predecir el precio de una casa en función de sus características y ubicación.

Es importante entender la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado, que es básicamente el uso o no de datos etiquetados para entrenar un modelo de inteligencia artificial.

Algoritmos comúnmente usados en aprendizaje supervisado

Un algoritmo de aprendizaje supervisado es el instrumento que posibilita que el modelo se instruya a partir de los datos. Algunos son fáciles y otros más complicados, pero todos tienen el mismo objetivo: identificar las relaciones entre variables de entrada y las respuestas previstas.

• Regresión lineal: es de los más simples. Se usa mucho para hacer predicciones sobre resultados futuros al modelar la relación entre una variable dependiente continua y una o más variables independientes.

• Árboles de decisión: funcionan como una serie de preguntas que el modelo va contestando hasta alcanzar una conclusión. Por ejemplo: “¿Tiene más de 30 años? ¿Gasta más de $500 al mes? Probable cliente fiel.”

• K-Nearest Neighbors (KNN): predice el resultado mirando qué pasó con los ejemplos más parecidos. Es como adivinar tus gustos observando a personas que se parecen a ti.

• Máquinas de vectores de soporte (SVM): separan datos en grupos de la forma más clara posible, trazando una especie de frontera entre ellos.

• Bosques aleatorios: combinan varios árboles de decisión para obtener una predicción más estable y precisa.

Aplicaciones prácticas del aprendizaje supervisado

Las aplicaciones del aprendizaje supervisado en IA son muchísimas, y usan un modelo supervisado en machine learning para resolver problemas concretos. Por ejemplo, en el campo financiero, se emplea para predecir qué clientes podrían abandonar un servicio o para detectar fraudes en transacciones: el sistema aprende a reconocer movimientos inusuales a partir de operaciones previas. También se aplica en visión artificial para clasificación de imágenes, en salud para diagnosticar enfermedades o en marketing para segmentar clientes.

Además, hay ejemplos de aprendizaje supervisado en la publicidad digital y en las plataformas de streaming. Cada vez que ves una recomendación personalizada, el sistema está prediciendo tus preferencias gracias a lo que aprende de los datos: a usuario X le gustó la película Y, entonces recomendó esta otra película que le puede gustar. En el ámbito educativo, se utiliza incluso para identificar cuándo un estudiante podría requerir asistencia adicional, al observar su ritmo y rendimiento.

Ventajas, limitaciones y retos

El modelo supervisado en machine learning presenta beneficios evidentes: se adapta a una variedad de áreas, aprende con rapidez y produce resultados precisos. Sin embargo, sus límites son evidentes. Requiere muchos datos bien etiquetados (lo cual es costoso y lleva tiempo), el modelo puede sobreajustarse a los datos de entrenamiento y luego fallar con datos nuevos y puede “aprender de memoria” sin generalizar bien). Además, si los datos tienen sesgos, el modelo también los reflejará.

Los retos principales consisten en conseguir grandes volúmenes de datos cuidadosamente etiquetados, manejar desequilibrios entre clases, garantizar que el modelo generalice bien y no solo memorice los datos de entrenamiento.

Para resumir, el aprendizaje supervisado es uno de los fundamentos más firmes de la inteligencia artificial contemporánea. Su potencial depende no solo de la tecnología, sino también de la calidad de los datos y del juicio humano que lo dirija.

Referencias bibliográficas:

¹ IBM, ¿Qué es el aprendizaje supervisado? – https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/supervised-learning