Definición
El aprendizaje semi-supervisado es una técnica de machine learning, un subcampo de la inteligencia artificial, que utiliza un conjunto mezclado de datos etiquetados y no etiquetados para entrenar algoritmos y modelos predictivos. Esta aproximación es útil en escenarios en los que es costoso o impracticable obtener un conjunto de datos completamente etiquetado.
La idea básica detrás del aprendizaje semi-supervisado es que, a través del uso de una pequeña cantidad de datos etiquetados y un gran conjunto de datos no etiquetados, el algoritmo puede formar una noción de la estructura subyacente de los datos y hacer predicciones precisas.
Historia del Término
El término aprendizaje semi-supervisado se originó en la investigación en inteligencia artificial y en machine learning. A medida que los investigadores lidiaban con el problema de los niveles altos de ruido en los datos o la falta de etiquetas detalladas, descubrieron que podían mezclar datos etiquetados con datos no etiquetados para obtener resultados más precisos.
Citas de Expertos
El experto en inteligencia artificial, Andrew Ng, ha dicho: «El aprendizaje semi-supervisado puede ser de gran ayuda en situaciones en las que los datos etiquetados son escasos, pero los datos no etiquetados son abundantes. Es una poderosa técnica que está en el núcleo de muchos avances del machine learning».
Ejemplos de aplicación
Uno de los ejemplos más populares de aprendizaje semi-supervisado es el sistema de detección de spam en los correos electrónicos. Los algoritmos se entrenan en un conjunto inicial de correos electrónicos clasificados como spam o no spam (datos etiquetados) y luego aplican la lógica aprendida a la clasificación de nuevos correos electrónicos (datos no etiquetados).
Otro uso común se encuentra en la interpretación del lenguaje natural, por ejemplo, en los asistentes virtuales como Siri o Google Assistant. Estos usan el aprendizaje semi-supervisado para analizar los comandos de voz humanos y mejorar constantemente su comprensión y capacidad de responder correctamente.
Consejos de aplicación
Al aplicar el aprendizaje semi-supervisado, es importante tener en cuenta que los datos etiquetados deben ser representativos de todo el conjunto de datos. De no ser así, el modelo de inteligencia artificial puede aprender las relaciones incorrectas.
Además, se debe considerar regularmente la posibilidad de incorporar más datos etiquetados si es posible. Aunque el aprendizaje semi-supervisado puede manejar datos no etiquetados, los datos etiquetados tienden a mejorar la precisión del modelo.
Tendencias Actuales
A medida que el deep learning crece en popularidad, también lo hace el uso del aprendizaje semi-supervisado. Esta técnica permite a las redes neuronales profundas manejar la enorme cantidad de datos no estructurados utilizados para el entrenamiento, lo que resulta en modelos de inteligencia artificial más precisos y robustos.
Perspectivas
El futuro del aprendizaje semi-supervisado es prometedor. A medida que los algoritmos de aprendizaje automático se vuelven más sofisticados y capaces de manejar cantidades cada vez mayores de datos, la importancia de tener grandes cantidades de datos etiquetados disminuye. Esto abre la posibilidad de utilizar el aprendizaje semi-supervisado en un número cada vez mayor de aplicaciones.
