Entrenamiento supervisado

Es un método clave en el aprendizaje automático que utiliza un conjunto de datos etiquetados para entrenar a un modelo.

Estos datos incluyen entradas y salidas esperadas, permitiendo que el modelo aprenda a asociar patrones en las entradas con las respuestas correctas.

El objetivo es minimizar el error en las predicciones realizadas por el modelo creando un sistema capaz de generalizar correctamente con datos no vistos.

Se aplica en tareas como clasificación, regresión y detección de anomalías.

Ejemplos comunes incluyen el reconocimiento de imágenes, el análisis de sentimientos y la predicción de precios en mercados financieros.