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Aprendizaje supervisado
Definición:
El aprendizaje supervisado es una técnica dentro del campo de la inteligencia artificial en la que un algoritmo es entrenado a partir de un conjunto de datos etiquetados, de manera que pueda aprender a realizar predicciones o tomar decisiones basadas en ejemplos previamente clasificados por humanos.
El concepto de Aprendizaje supervisado en Informática
En el campo de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático, el Aprendizaje supervisado es una técnica fundamental que permite a los algoritmos aprender a partir de ejemplos etiquetados. En este enfoque, se entrena un modelo utilizando un conjunto de datos que contiene ejemplos de entrada y las respuestas esperadas.
¿Cómo funciona?
El Aprendizaje supervisado se basa en la idea de proporcionar al algoritmo datos de entrada junto con las salidas deseadas correspondientes, permitiéndole aprender la relación entre las variables de entrada y salida. A medida que el modelo se expone a más ejemplos de entrenamiento, ajusta sus parámetros internos para minimizar la discrepancia entre las salidas predichas y las salidas reales.
Importancia del Aprendizaje supervisado
El Aprendizaje supervisado es crucial en numerosas aplicaciones informáticas, como:
- Clasificación: categorizar elementos en diferentes grupos o clases.
- Regresión: predecir valores continuos basados en entradas.
- Reconocimiento de voz: convertir señales de audio en texto.
- Detección de fraudes: identificar actividades fraudulentas en transacciones financieras.
Gracias al Aprendizaje supervisado, los sistemas informáticos pueden realizar tareas complejas y tomar decisiones basadas en datos históricos, lo que resulta en una mayor eficiencia y precisión en muchas industrias y campos de estudio.
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