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Aprendizaje semi-supervisado
Definición:
El aprendizaje semi-supervisado es un enfoque en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático donde se utiliza un conjunto de datos que contiene tanto ejemplos etiquetados como no etiquetados para entrenar un modelo. Esto permite que el sistema aprenda de manera más eficiente al aprovechar la información de los datos no etiquetados, reduciendo la necesidad de etiquetar manualmente grandes cantidades de información.
Aprendizaje Semi-Supervisado: Una Mirada Profunda
El aprendizaje semi-supervisado es una técnica que se encuentra en el cruce de la Ciencia Cognitiva, la Inteligencia Artificial y las Ciencias de la Computación Cognitiva. Es un enfoque en el campo del aprendizaje automático que combina elementos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
¿Qué es el Aprendizaje Semi-Supervisado?
En el aprendizaje supervisado, un algoritmo recibe un conjunto de datos etiquetados, es decir, datos con ejemplos clasificados a los que se quiere llegar. Por otro lado, en el aprendizaje no supervisado, el algoritmo trabaja con datos no etiquetados y busca patrones o estructuras subyacentes en los mismos.
El aprendizaje semi-supervisado se sitúa en una posición intermedia, donde el algoritmo recibe un conjunto de datos que contiene tanto ejemplos etiquetados como no etiquetados. La idea es utilizar la información de los datos etiquetados para guiar el proceso de encontrar patrones en los datos no etiquetados.
En resumen, el aprendizaje semi-supervisado aprovecha la combinación de datos etiquetados y datos no etiquetados para mejorar la capacidad predictiva y generalización de los modelos de aprendizaje automático.
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