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Aprendizaje supervisado
Definición:
El aprendizaje supervisado es un enfoque en el campo de la inteligencia artificial en el que se entrena a un modelo utilizando un conjunto de datos etiquetados, es decir, datos en los que ya se conoce la respuesta correcta. El modelo aprende a hacer predicciones o clasificaciones basadas en ejemplos previamente etiquetados, con el objetivo de generalizar y realizar predicciones precisas sobre nuevos datos. Es uno de los métodos más utilizados en la construcción de sistemas de inteligencia artificial.
Aprendizaje Supervisado: Una introducción al concepto
¿Qué es el Aprendizaje Supervisado?
El Aprendizaje Supervisado es una técnica en el campo de la Inteligencia Artificial que consiste en enseñar a un algoritmo a través de datos etiquetados. En este enfoque, el modelo recibe entradas junto con las salidas deseadas durante el proceso de entrenamiento, lo que permite al algoritmo aprender a asociar las entradas con las salidas correctas.
¿Cómo funciona?
En el Aprendizaje Supervisado, se proporciona al algoritmo un conjunto de ejemplos de entrenamiento que consta de pares de datos de entrada y la etiqueta correspondiente que se desea predecir. El algoritmo utiliza estos ejemplos para aprender una función que mapea las entradas a las salidas deseadas, de modo que pueda hacer predicciones precisas sobre datos no vistos previamente.
Importancia en el campo de la Informática
El Aprendizaje Supervisado es fundamental en numerosas aplicaciones de la vida real, como reconocimiento de voz, clasificación de imágenes, diagnóstico médico y recomendación de productos. Al entrenar modelos con datos etiquetados, las máquinas pueden automatizar tareas complejas y tomar decisiones precisas en base a esos entrenamientos.
En resumen, el Aprendizaje Supervisado es una poderosa herramienta en el campo de la Informática que ha revolucionado la forma en que las máquinas pueden aprender de manera autónoma y realizar tareas inteligentes con alta precisión.
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