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Aprendizaje supervisado
Definición:
El aprendizaje supervisado es un enfoque en el aprendizaje automático donde se entrena un algoritmo utilizando un conjunto de datos etiquetados, es decir, datos que ya cuentan con la respuesta correcta. El objetivo es que el algoritmo aprenda a hacer predicciones precisas basadas en ejemplos previos y pueda generalizar esa información a nuevas instancias sin etiquetar.
Concepto: Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado es una técnica utilizada en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Se trata de un proceso en el que se entrena un modelo de aprendizaje automático utilizando un conjunto de datos etiquetados, es decir, datos para los cuales ya se conoce la respuesta correcta.
¿Cómo funciona?
En el aprendizaje supervisado, un algoritmo recibe un conjunto de datos de entrada junto con las respuestas deseadas correspondientes. El algoritmo aprende a mapear las entradas a las salidas esperadas, de modo que pueda hacer predicciones sobre datos no etiquetados en el futuro.
Aplicaciones
Este enfoque se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, como reconocimiento de voz, clasificación de correos electrónicos como spam o no spam, diagnóstico médico, entre otros. Es especialmente útil cuando se busca predecir o clasificar datos en función de ejemplos previos.
En resumen, el aprendizaje supervisado es una poderosa herramienta que permite a las máquinas aprender a partir de ejemplos etiquetados, lo que facilita la toma de decisiones y la automatización de tareas complejas en diversos campos.
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