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Aprendizaje supervisado

Última actualización el viernes, 17 de mayo de 2024.

 

Definición:

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El aprendizaje supervisado es un tipo de técnica de aprendizaje automático en el que un algoritmo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetados, es decir, datos para los cuales se conoce la respuesta correcta. El objetivo es que el algoritmo pueda aprender a predecir la respuesta correcta para nuevos datos no etiquetados basándose en patrones identificados durante el entrenamiento.

El Concepto de Aprendizaje Supervisado

En el campo de la Ciencia Cognitiva, la Inteligencia Artificial y las Ciencias de la Computación Cognitiva, el aprendizaje supervisado es un tipo de técnica de aprendizaje automático donde se enseña a un algoritmo a través de datos etiquetados. En este caso, el modelo recibe conjuntos de datos de entrenamiento que incluyen ejemplos de entrada y la salida esperada, lo que le permite aprender a hacer predicciones o tomar decisiones basadas en esa información.

Funcionamiento del Aprendizaje Supervisado

El proceso de aprendizaje supervisado implica que el algoritmo analiza los datos de entrenamiento y, a través de la identificación de patrones y características relevantes, construye un modelo que puede generalizar y realizar predicciones precisas sobre datos no vistos previamente. Este enfoque es ampliamente utilizado en tareas como clasificación, regresión, reconocimiento de voz, detección de anomalías, entre otras.

Importancia del Aprendizaje Supervisado

El aprendizaje supervisado es fundamental en la creación de sistemas inteligentes capaces de automatizar procesos, tomar decisiones precisas en tiempo real y ofrecer recomendaciones personalizadas. A través de este enfoque, se logra desarrollar aplicaciones que pueden aprender de los datos disponibles y mejorar su rendimiento a medida que se les proporciona más información.

En resumen, el aprendizaje supervisado es una poderosa herramienta en el ámbito de la ciencia cognitiva y la inteligencia artificial, permitiendo a los investigadores y desarrolladores crear sistemas avanzados capaces de aprender y adaptarse a entornos cambiantes de manera eficiente.

 

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