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Conclusión sobre la Elección entre Aprendizaje Supervisado y
No Supervisado
La elección entre aprendizaje supervisado y no supervisado
es un paso crítico en el diseño de modelos de machine learning, y su
determinación depende en gran medida de la naturaleza del problema, la
disponibilidad de datos y los objetivos específicos de la tarea. En resumen, la
decisión puede guiarse por consideraciones clave.
En situaciones donde existe un conjunto de datos etiquetado
y se busca realizar predicciones precisas, el aprendizaje supervisado se
presenta como la elección evidente. Este enfoque demuestra su eficacia en
problemas de clasificación y regresión, donde el modelo aprende de patrones
existentes en los datos de entrenamiento y generaliza para hacer predicciones
en instancias nuevas.
Por otro lado, cuando la exploración y comprensión de la
estructura subyacente de los datos son prioritarias, el aprendizaje no
supervisado se vuelve esencial. En casos donde la etiquetación de datos es
escasa o inexistente, y el objetivo es descubrir patrones emergentes, la
agrupación, reducción de dimensionalidad y detección de anomalías proporcionan
soluciones valiosas.
La decisión también puede estar influenciada por la
naturaleza del problema. Problemas más complejos pueden beneficiarse de un
enfoque híbrido, donde se combinen elementos de ambos paradigmas para
aprovechar la riqueza de información disponible.
En última instancia, la selección entre aprendizaje
supervisado y no supervisado no es una elección rígida, sino más bien una
consideración estratégica que debe alinearse con los objetivos y la estructura
de los datos. La comprensión profunda del problema en cuestión, la evaluación
de la disponibilidad de datos etiquetados y la claridad en los objetivos de la
tarea son factores clave que guiarán la elección hacia el enfoque más adecuado
para lograr resultados efectivos en el mundo real.
