Aprendizaje supervisado

1. ¿Qué es el aprendizaje supervisado?

El aprendizaje supervisado es un enfoque de entrenamiento en machine learning (aprendizaje automático) donde un modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetado. En este tipo de aprendizaje, se proporciona al algoritmo un conjunto de ejemplos de entrada junto con las salidas deseadas correspondientes. El objetivo es que el modelo aprenda la relación entre las entradas y las salidas, y luego pueda hacer predicciones o clasificaciones precisas sobre datos nuevos o no vistos anteriormente.

2. ¿Para qué sirve el aprendizaje supervisado?

Este tipo de aprendizaje desempeña un papel fundamental al capacitar a los algoritmos de machine learning para realizar tareas de clasificación y predicción con precisión. Su utilidad reside en su capacidad para aprender patrones complejos a partir de datos etiquetados, donde se proporciona al modelo ejemplos de entrada junto con las salidas deseadas correspondientes. Esto permite que el modelo generalice y realice predicciones precisas sobre nuevos datos no vistos. Aplicaciones variadas, como el reconocimiento facial, la detección de fraudes en transacciones financieras y la personalización de recomendaciones en plataformas en línea, se benefician del aprendizaje supervisado. Al entrenar modelos para comprender la relación entre las características de entrada y las salidas esperadas, este enfoque impulsa avances en campos que van desde la salud hasta la automatización industrial, mejorando significativamente la capacidad de las máquinas para realizar tareas complejas y tomar decisiones informadas.

3. Ejemplos de aprendizaje supervisado.

• Arboles de decisión.
• Regresión linear y logística.
• Support Vector Machine (SVM).
• Random forest.
• K Nearest Neigtbors (KNN).
• CNN.
• RNN.