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Última actualización: 26 · 03 · 2025
Tipos de Aprendizaje Automático y sus ventajas
Seguro que en más de una ocasión has oído hablar del aprendizaje automático, pero ¿sabes realmente qué es, qué tipos existen y cuáles son sus principales ventajas? Te contamos en qué consiste para que puedas entender cómo funciona. Qué entendemos por aprendizaje automático o machine learning Cuando hablamos de aprendizaje automático nos estamos refiriendo al […]
Seguro que en más de una ocasión has oído hablar del aprendizaje automático, pero ¿sabes realmente qué es, qué tipos existen y cuáles son sus principales ventajas? Te contamos en qué consiste para que puedas entender cómo funciona.
Qué entendemos por aprendizaje automático o machine learning
Cuando hablamos de aprendizaje automático nos estamos refiriendo al machine learning que se sitúa dentro de la inteligencia artificial. Este concepto se centra en la rama que permite a las máquinas aprender, mejorar y realizar predicciones a partir de la experiencia sin que estas se hayan programado de manera explícita para realizar tales acciones. Esto es posible gracias a los algoritmos que las componen, que permite identificar patrones en los datos y con ellos poder hacer predicciones.
Tipos de aprendizaje automático
Dentro del aprendizaje automático hay distintos tipos y opciones y cada uno de ellos presenta una serie de características propias para adaptarse a diferentes aplicaciones. Así nos podemos encontrar con distintos tipos de machine laringe.
Aprendizaje supervisado
Los algoritmos que lo conforman se entrenan mediante datos etiquetados. Los datos funcionan con entradas asociadas a salidas que ya son conocidas para que el modelo pueda aprender a predecir la respuesta correcta cuando se le introducen nuevos datos que estén basados en patrones que hayan sido identificados con anterioridad mientras se entrenaba. Este tipo de aprendizaje suele utilizarse para realizar clasificaciones de imágenes, de voz o realizar diagnósticos médicos ya que al estar basado en datos etiquetados muestra resultados bastante exactos. Por otro lado, hay que tener en cuenta que este tiene una serie de limitaciones ya que los datos proporcionados para su entrenamiento no son representativos, por lo que puede fallar cuando se le introducen nuevos datos. Por otro lado, es necesario etiquetar una gran cantidad de datos, lo que hace que sea un proceso complicado.
Aprendizaje no supervisado
Dentro del aprendizaje automático también nos podemos encontrar con el modelo no supervisado que es el que trabaja a partir de datos no etiquetados. Es decir, se le proporcionan datos para que el algoritmo sea capaz de descubrir patrones y estructuras sin una salida que ya haya sido aportada por el programador. Dicho de otro modo, se pueden descubrir relaciones de datos que no se han descubierto con anterioridad, de esta forma es posible simplificar los conjuntos de datos y facilitar su análisis. En contraposición los patrones que encuentre el algoritmo pueden no tener un significado que sea práctico o claro lo que hace que el modelo sea menos preciso.
Aprendizaje semisupervisado
Se encuentra a medio camino entre los dos modelos anteriores que se utiliza cuando tan solo se cuenta con una cantidad de datos etiquetados pequeña y el resto de información no se encuentra clasificada. Aprovechando ambos tipos de datos es posible crear un modelo más preciso. De esta forma, no es necesario usar una gran cantidad de datos etiquetados, lo que reduce el tiempo y el coste del procedimiento. Hay que tener en cuenta que aunque es un modelo más preciso, su implementación es complicada y si los datos no etiquetados contienen información no relevante o con mucho ruido esta puede afectar al modelo haciendo que el aprendizaje no sea correcto.
Aprendizaje por refuerzo
Es aquel que aprende mediante un sistema de recompensas y castigos mediante la interacción entre un agente y su entorno. Esto se traduce en que el agente es el que toma las decisiones, de las cuáles recibe una respuesta, de esta forma es posible ajustar sus acciones para lograr recompensas. Es un modelo que se adapta muy bien a distintos entornos por muy cambiantes y complejos que sean ya que las decisiones pueden aplicarse en tiempo real. El principal problema de este tipo de aprendizaje es que requiere muchas interacciones para que el comportamiento sea el deseado.
Como ves, cada tipo de aprendizaje automático presenta ventajas y desventajas, lo que hace que pueda aplicarse en distintos ámbitos. A continuación te mostramos una tabla en la que podrás ver simplificadas cuáles son los beneficios y los inconvenientes de usar cada uno de ellos.
Tipo de aprendizaje
Ventajas
Desventajas
Aprendizaje supervisado
– Alta precisión en las predicciones. – Se puede aplicar en distintas tareas, como clasificación y regresión. – Relativamente fácil de entender e interpretar.
– Requiere una gran cantidad de datos etiquetados. – Coste elevado de tiempo y recursos. – Puede tener dificultades para generalizar a nuevos datos si el conjunto de entrenamiento es limitado.
Aprendizaje no supervisado
– Descubre patrones ocultos sin intervención humana. – Útil para segmentación de clientes, detección de anomalías y reducción de dimensionalidad. – Puede procesar un gran volumen de datos sin etiquetar.
– No es demasiado fiable, lo que dificulta la evaluación. – Puede generar resultados que no siempre son interpretables. – Mayor riesgo de identificar patrones irrelevantes o incorrectos.
Aprendizaje semisupervisado
– Reduce la necesidad de etiquetar datos, disminuyendo costes. – Mejora la precisión respecto al aprendizaje no supervisado. – Se adapta bien a problemas donde la obtención de datos etiquetados es complicada.
– Su implantación es complicada. – Puede verse afectado por la calidad de los datos no etiquetados. – Requiere técnicas avanzadas para equilibrar ambos tipos de datos.
Aprendizaje por refuerzo
– Permite aprender estrategias óptimas en entornos cambiantes y complicados. – Se aplica en robótica, videojuegos y control de sistemas autónomos. – Capacidad de adaptación a diferentes escenarios.
– Requiere muchas iteraciones para aprender correctamente. – Alto coste computacional y de tiempo. – Puede ser difícil de entrenar.
El artículo Tipos de Aprendizaje Automático y sus ventajas fue escrito el 26 de marzo de 2025 y guardado bajo la categoría Big Data. Puedes encontrar el post en el que hablamos sobre Explora la poderosa combinación de inteligencia artificial y big data. Descubre cómo estas tecnologías optimizan procesos y mejoran la toma de decisiones..
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