El aprendizaje supervisado es una de las tres categorías principales del aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.
En el aprendizaje supervisado, el algoritmo trabaja con datos de entrenamiento etiquetados, lo que significa que los datos de entrada (características) se emparejan con los datos de salida correspondientes (etiquetas o variables objetivo). El objetivo es aprender una función o regla que capture la relación entre los datos de entrada y los de salida.
¿Qué es el aprendizaje supervisado?
Ámbitos de aplicación
Tareas Aprendizaje supervisado
Aprendizaje supervisado en la industria alimentaria
¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
Ámbitos de aplicación
¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?
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Imaginemos que queremos utilizar un modelo de aprendizaje supervisado en la industria alimentaria para detectar la madurez de la fruta. Para ello recopilamos una gran cantidad de fotografías de frutas en distintos grados de madurez. Las fotos ya llevan las etiquetas correspondientes que indican el grado de madurez de la fruta, por ejemplo “inmadura”, “madura” o “demasiado madura”.
Los datos de entrenamiento se proporcionan al algoritmo para que pueda aprender de los ejemplos. Durante el proceso de entrenamiento, el algoritmo analiza las imágenes y aprende a reconocer rasgos y patrones característicos que se correlacionan con los distintos grados de madurez de la fruta.
Por ejemplo, el modelo aprende que las frutas inmaduras tienen un color verde y una textura firme, mientras que las maduras tienen un color brillante y una textura más blanda. En cambio, las frutas demasiado maduras pueden presentar manchas marrones o la piel arrugada.
Una vez que el modelo ha sido suficientemente entrenado, puede aplicarse a nuevas imágenes de frutas que nunca ha visto antes. A continuación, el modelo puede predecir la madurez de la fruta basándose en las características aprendidas.
Hay muchas otras aplicaciones interesantes en el mundo del aprendizaje supervisado, como el reconocimiento de texto manuscrito, la clasificación de correos electrónicos como spam o no spam, la predicción de cifras de ventas y muchas más. Es una forma poderosa de desarrollar soluciones inteligentes:
Reconocimiento de imágenes: Clasificación de imágenes en diferentes objetos o categorías.
Procesamiento del habla: clasificación de textos, traducción del habla o reconocimiento del habla.
Diagnóstico médico: predicción de enfermedades a partir de imágenes médicas o datos de pacientes.
Finanzas: Predicción de mercados financieros o riesgos crediticios.
Vehículos autónomos: Clasificación de señales de tráfico u obstáculos.
Clasificación
Aquí, el algoritmo se entrena para clasificar los datos de entrada en diferentes clases o categorías predefinidas. Un ejemplo es la clasificación de los correos electrónicos como “spam” o “no spam”.
Regresión
La regresión consiste en predecir valores de salida continuos. El algoritmo aprende a crear una función que asigna los datos de entrada a una variable objetivo continua. Un ejemplo es la predicción del precio de venta de una propiedad en función de sus características.
Un ejemplo de aplicación del aprendizaje supervisado en la industria alimentaria es la clasificación de alimentos en función de sus ingredientes o propiedades.
Imaginemos que un fabricante de alimentos quiere desarrollar un sistema automático que clasifique los productos alimenticios en distintas categorías en función de sus ingredientes, como “vegetariano”, “vegano”, “sin gluten” o “sin lactosa”. El objetivo es dar a los consumidores información rápida y precisa sobre los productos sin tener que leer manualmente cada etiqueta.
Para crear este sistema, el fabricante recopila una amplia base de datos de productos alimentarios que ya están etiquetados como corresponde. Cada registro contiene la lista de ingredientes y las categorías correspondientes (por ejemplo, vegetariano o vegano).
Estos datos sirven como datos de entrenamiento para el algoritmo de aprendizaje supervisado. El modelo analiza los datos y aprende qué combinaciones de ingredientes suelen dar lugar a determinadas categorías. Puede reconocer que los productos con carne como ingrediente no son vegetarianos ni veganos y que los productos con ingredientes lácteos no son sin lactosa.
Una vez entrenado, el modelo puede utilizarse para clasificar automáticamente nuevos productos alimenticios. Cuando un nuevo producto sale al mercado, el sistema puede determinar a qué categoría pertenece en función de sus ingredientes y mostrar esta información en la etiqueta o ponerla a disposición en línea.
Mediante el aprendizaje supervisado, los fabricantes de alimentos pueden ofrecer información rápida y fiable sobre sus productos, ayudando a los consumidores a tomar decisiones informadas sobre su dieta. Es un ejemplo de cómo el aprendizaje automático puede ayudar a mejorar la transparencia y la comodidad del consumidor en la industria alimentaria.
La predicción del volumen de ventas de productos alimenti cios en los supermercados también es factible gracias al aprendizaje supervisado: supongamos que un fabricante o minorista de alimentos quiere predecir el volumen de ventas de un determinado producto, como los cereales para el desayuno, en sus tiendas. Para ello, recopila datos históricos de ventas de este producto durante un determinado periodo de tiempo, incluidas las cifras de ventas y las características respectivas, como promociones, ofertas especiales, días de la semana, vacaciones, condiciones meteorológicas, etc. Estos datos sirven de entrenamiento para el algoritmo de aprendizaje supervisado.
El objetivo es construir un modelo que aprenda la relación entre los atributos de entrada (promociones, tiempo, etc.) y los de salida (cifras de ventas) para predecir las cifras de ventas futuras.
Durante el proceso de entrenamiento , el algoritmo analiza los datos y busca patrones y correlaciones entre los atributos de entrada y las cifras de ventas. Puede descubrir, por ejemplo, que las ventas son mayores en días soleados, cuando hay promociones en marcha o cuando el producto se ofrece a un precio especial.
Una vez que el modelo está bien entrenado, puede utilizarse para hacer predicciones de ventas para nuevos atributos de entrada. Supongamos que el minorista está planeando una promoción para el producto y quiere saber cómo pueden cambiar las ventas. El modelo puede proporcionar una estimación del volumen de ventas previsto en función de los atributos de entrada.
Mediante el aprendizaje supervisado, las empresas del sector alimentario pueden fundamentar mejor sus decisiones empresariales y hacerlas más eficientes. En este caso, la previsión del volumen de ventas permite planificar mejor los niveles de existencias y las cantidades de producción para evitar cuellos de botella o exceso de existencias.
El aprendizaje no supervisado es otra categoría importante en el campo del aprendizaje automático. A diferencia del aprendizaje supervisado, en el que el algoritmo trabaja con datos de entrenamiento etiquetados y las respuestas correctas están predeterminadas, el aprendizaje no supervisado utiliza datos no etiquetados en los que se desconocen las categorías o clases. El objetivo principal del aprendizaje no supervisado es identificar patrones y estructuras en los datos para agruparlos, segmentarlos o reducirlos. Se trata de extraer información oculta o intrínseca de los datos.
Los dos tipos principales de tareas en el aprendizaje no supervisado
1 – Agrupación
Los algoritmos de clustering agrupan puntos de datos similares en clusters, en los que los miembros de un cluster tienen características más similares que los de otros clusters. Estos algoritmos permiten reconocer agrupaciones naturales en los datos. Un ejemplo es el algoritmo k-means, que divide los datos en k clusters, donde k se determina de antemano.
2 – Reducción de la dimensionalidad (Reducción de la dimensionalidad)
Utiliza técnicas para reducir el número de características o dimensiones de los datos conservando la información relevante. Esto puede ser útil para mejorar la visualización de los datos o para acelerar el proceso de formación. Un ejemplo es el análisis de componentes principales (ACP).
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Posición
Reconocimiento de imágenes: Clasificación de imágenes en diferentes objetos o categorías.
Procesamiento del habla: clasificación de textos, traducción del habla o reconocimiento del habla.
Diagnóstico médico: predicción de enfermedades a partir de imágenes médicas o datos de pacientes.
Finanzas: Predicción de mercados financieros o riesgos crediticios.
Vehículos autónomos: Clasificación de señales de tráfico u obstáculos.
Para delimitar con éxito las tres categorías principales, sigue faltando el aprendizaje por refuerzo:
El aprendizaje por refuerzo es un enfoque de aprendizaje en el que un agente aprende a realizar acciones para alcanzar un objetivo específico mediante la interacción con un entorno. El agente se enfrenta a recompensas o castigos por sus acciones, lo que le motiva a desarrollar estrategias óptimas para alcanzar objetivos a largo plazo.
Optimización de la producción alimentaria mediante aprendizaje por refuerzo
Imagina que tienes una fábrica de patatas fritas. En esta fábrica se llevan a cabo varios pasos, como cortar, freír, sazonar y envasar las patatas fritas. El objetivo es maximizar el rendimiento de la producción y garantizar la calidad del producto, minimizando al mismo tiempo el consumo de energía. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje por refuerzo:
Agente
En este caso, el “agente” sería un programa informático o una IA que controla los procesos de producción y puede tomar decisiones para alcanzar los objetivos deseados.
Acciones
El agente puede realizar varias acciones, como ajustar la temperatura de fritura, cambiar la velocidad de corte o ajustar la cantidad de condimento.
Alrededores
El medio ambiente es la propia fábrica de alimentos, donde tiene lugar la producción. Proporciona al agente información sobre el estado actual de los procesos, el rendimiento de la producción, la calidad de las virutas y el consumo de energía.
Recompensa
El agente recibe una recompensa después de cada acción en función del rendimiento de la fábrica. Las recompensas positivas pueden darse por un mayor rendimiento y calidad de la producción, mientras que las negativas se dan por el derroche de energía o los productos de calidad inferior.
En la producción y distribución de alimentos, un almacenamiento y una logística eficientes son cruciales para garantizar que los alimentos frescos y perecederos lleguen a tiempo a su destino.
Optimización de la cadena de suministro con aprendizaje por refuerzo
Reiforcement Learning permite la optimización automatizada e inteligente de la cadena de suministro para mejorar la eficacia, la utilización de los recursos y la precisión de las entregas.
Agente
En este caso, el agente puede ser un sistema que toma decisiones sobre existencias y transporte.
Acciones
El agente puede realizar acciones como pedir comida, asignar ubicaciones de almacenamiento, planificar rutas de transporte y controlar vehículos de reparto.
Alrededores
El medio ambiente abarca toda la cadena de suministro, desde la producción de alimentos hasta los almacenes y puntos de venta. Información como los niveles de existencias, las previsiones de demanda, los plazos de entrega, el estado del tráfico y las condiciones meteorológicas forman parte del entorno.
Recompensa
Las recompensas pueden concederse en función de factores como la puntualidad de las entregas, la reducción al mínimo de las mermas, la optimización de los costes de transporte y la evitación del exceso de existencias o de las carencias.
El algoritmo de aprendizaje por refuerzo analiza el entorno y toma decisiones para optimizar los niveles de existencias y el transporte con el fin de alcanzar los objetivos deseados. El sistema aprende con el tiempo qué decisiones conducen a los mejores resultados y ajusta sus estrategias en consecuencia. Esto puede ayudar a reducir el desperdicio de alimentos, acortar los plazos de entrega, reducir los costes de almacenamiento y aumentar la eficacia general de la cadena de suministro de alimentos.
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