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Apprentissage supervisé ou non supervisé<end_of_turn>
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La mayoría de los problemas de aprendizaje estadístico se clasifican en una de dos categorías: supervisado supervisado
o sin supervisión. Los ejemplos que hemos discutido hasta ahora en este capítulo: no supervisados
todos caen en el dominio del aprendizaje supervisado. Para cada observación de la
medición(es) predictiva(s) xi, i = 1,...,n hay una respuesta asociada
medida yi. Deseamos ajustar un modelo que relacione la respuesta a la
predictores, con el objetivo de predecir con precisión la respuesta para el futuro.
observaciones (predicción) o comprender mejor la relación entre
la respuesta y los predictores (inferencia). Muchos métodos clásicos de aprendizaje estadístico, como la regresión lineal y la regresión logística (Capítulo 4), así como enfoques logísticos y más modernos como GAM, impulso y soporte de regresión vectorial.
Las máquinas tor operan en el dominio de aprendizaje supervisado. La gran mayoría
La parte de este libro está dedicada a este escenario.
Por el contrario, el aprendizaje no supervisado describe la situación algo más desafiante en la que para cada observación i = 1,...,n, observamos
un vector de mediciones xi pero sin respuesta asociada yi. No es posible ajustar un modelo de regresión lineal, ya que no existe una variable de respuesta.
para predecir. En este contexto, en cierto sentido estamos trabajando a ciegas; la situación se denomina no supervisada porque carecemos de una variable de respuesta que pueda supervisar nuestro análisis. ¿Qué tipo de análisis estadístico es posible? Podemos intentar comprender las relaciones entre las variables.
o entre las observaciones. Una herramienta de aprendizaje estadístico que podemos utilizar
En este contexto se trata del análisis de conglomerados o agrupamiento. El objetivo del análisis de conglomerados.
es determinar, sobre la base de x1,...,xn, si las observaciones entran en el análisis
grupos relativamente distintos. Por ejemplo, en un estudio de segmentación de mercado
podría observar múltiples características (variables) para clientes potenciales,
como código postal, ingresos familiares y hábitos de compra. podríamos creer
que los clientes se clasifican en diferentes grupos, como los que gastan mucho versus los que gastan mucho.
gastadores bajos. Si la información sobre los patrones de gasto de cada cliente
Si estuvieran disponibles, sería posible realizar un análisis supervisado. Sin embargo, esto
la información no está disponible, es decir, no sabemos si cada cliente potencial gasta mucho o no. En esta configuración, podemos intentar agrupar
los clientes en base a las variables medidas, con el fin de identificar
distintos grupos de clientes potenciales. Identificar tales grupos puede ser de
interés porque podría ser que los grupos difieran con respecto a algún
propiedad de interés, como los hábitos de gasto.<end_of_turn><eos>