Qué es el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo?

 

El aprendizaje es la base para que las máquinas mejoren su desempeño en tareas específicas. En inteligencia artificial, existen tres principales tipos de aprendizaje que definen cómo los sistemas adquieren conocimiento: supervisado, no supervisado y por refuerzo.

1. Aprendizaje supervisado: En este método, el sistema aprende a partir de datos etiquetados, es decir, ejemplos en los que la respuesta correcta ya está conocida. Por ejemplo, para que un algoritmo identifique imágenes de gatos, se le muestran muchas fotos etiquetadas como “gato” o “no gato”. Así, el modelo aprende a asociar características con las etiquetas correctas y puede predecir en nuevos casos.

2. Aprendizaje no supervisado: Aquí, los datos no vienen con etiquetas. El sistema debe encontrar patrones, agrupaciones o estructuras ocultas por sí mismo. Por ejemplo, puede agrupar clientes con comportamientos de compra similares sin saber de antemano qué categorías existen. Este aprendizaje es útil para explorar datos y descubrir insights.

3. Aprendizaje por refuerzo: En este enfoque, un agente aprende a tomar decisiones mediante prueba y error, recibiendo recompensas o castigos según sus acciones. Es común en robótica y juegos, donde el sistema mejora estrategias para alcanzar objetivos, como ganar una partida o navegar un entorno complejo.

Conocer estos tipos de aprendizaje permite entender mejor cómo funcionan las aplicaciones de IA y sus distintas capacidades.