En este artículo analizaremos las similitudes y diferencias entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado. En el aprendizaje supervisado, el algoritmo recibe datos etiquetados, es decir, pares de entrada y salida. El objetivo es construir un modelo de predicción a partir de estos datos, enseñando al algoritmo a reconocer patrones y a hacer predicciones precisas para datos nuevos, no vistos previamente. Por otro lado, en el aprendizaje no supervisado, el algoritmo recibe datos sin etiquetar, lo que le permite descubrir patrones y estructuras en los propios datos sin ningún tipo de orientación.
Surgimiento del aprendizaje supervisado frente al no supervisado
El aprendizaje supervisado tiene sus raíces en la década de 1950, cuando los investigadores empezaron a desarrollar algoritmos capaces de reconocer patrones en los datos y hacer predicciones basadas en ellos. La aparición de los ordenadores digitales aceleró el desarrollo de estos algoritmos. El aprendizaje no supervisado, por su parte, recibió más atención a finales de los 80 y en los 90, cuando los investigadores empezaron a experimentar con redes neuronales y técnicas de agrupación para analizar y comprender datos no etiquetados.
TriFact365 utiliza el aprendizaje supervisado y no supervisado para ayudar a sus clientes a automatizar y optimizar sus procesos de procesamiento de facturas.
Legislación
Es importante comprender las diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado. También son relevantes la génesis y las leyes y normativas pertinentes. Esto le ayudará a comprender mejor cómo se aplican y utilizan estas técnicas en distintos ámbitos de aplicación. El uso del aprendizaje supervisado y no supervisado está sujeto a distintas leyes y normativas. Especialmente en los ámbitos de la privacidad y la ética. Las organizaciones que despliegan estas técnicas deben asegurarse de que cumplen las leyes y normativas aplicables. Considere leyes como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa. En otras partes del mundo se aplican otras leyes y reglamentos. Estas normativas están diseñadas para proteger la privacidad de las personas. También garantizan que sus datos se utilicen de forma responsable al entrenar modelos de aprendizaje automático.
Por qué quiere trabajar con esto
En un mundo en el que los datos impulsan la toma de decisiones, el aprendizaje supervisado y no supervisado desempeña un papel crucial. Especialmente si desea obtener información precisa de sus datos para tomar decisiones estratégicas. El aprendizaje supervisado permite identificar patrones en los datos. A continuación, pueden desarrollarse modelos predictivos. Esto permite optimizar los procesos empresariales y obtener ventajas competitivas.
Cómo sacarle partido
Para implantar con éxito el aprendizaje supervisado y no supervisado es necesario conocer bien los objetivos de su empresa y los datos disponibles. Empiece por identificar los problemas o retos específicos. Determine qué técnica es la más adecuada para abordarlos. Asegúrese de que dispone de datos cualitativos suficientes para entrenar sus modelos. Siga iterando y optimizando para mejorar la precisión y relevancia de sus resultados.
Deficiencias y peligros
Aunque el aprendizaje supervisado y el no supervisado son herramientas potentes, también tienen algunas deficiencias y peligros. Con el aprendizaje supervisado, por ejemplo, es esencial disponer de suficientes datos etiquetados, lo que puede ser difícil de obtener en algunos casos. También existe el riesgo de sobreajuste, es decir, que el modelo se ajuste en exceso a los datos de entrenamiento y. Por tanto, haga malas predicciones para los nuevos datos. Con el aprendizaje no supervisado, existe el riesgo de descubrir patrones o sesgos no intencionados en los datos. Esto puede llevar a conclusiones o decisiones erróneas.
Cómo utiliza TriFact365 el aprendizaje supervisado frente al no supervisado
TriFact365 utiliza el aprendizaje supervisado y no supervisado para ayudar a sus clientes a automatizar y optimizar sus procesos de procesamiento de facturas. Con el aprendizaje supervisado, se pueden desarrollar modelos precisos para reconocer, clasificar y validar automáticamente las facturas. Esto puede reducir el tiempo de procesamiento y minimizar los errores. Además, TriFact365 utiliza el aprendizaje no supervisado para obtener información a partir de grandes cantidades de datos de facturas. Esto permite a los clientes comprender mejor hacia dónde se dirige su gasto y cómo optimizar aún más sus procesos financieros.
