Aprendizaje Supervisado

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a una técnica de aprendizaje automático que utiliza un conjunto de datos etiquetados como base para entrenar un modelo.

Estos datos etiquetados contienen pares de entrada y salida esperada, guiando al modelo hacia la identificación de patrones que le permitan predecir o clasificar nuevos datos no etiquetados.

El objetivo principal es minimizar el error del modelo al generalizar las relaciones encontradas en el conjunto de datos de entrenamiento hacia escenarios desconocidos.

Es ampliamente utilizado en tareas como clasificación, regresión y detección, aplicaciones comunes en reconocimiento de imágenes, procesamiento de texto y sistemas de recomendación.

Las principales técnicas incluyen algoritmos como máquinas de soporte vectorial, regresión lineal, regresión logística, y redes neuronales profundas.

El proceso implica ciclos iterativos de aprendizaje y validación, realizando ajustes en los parámetros del modelo para optimizar su rendimiento.

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