Supervisión

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, supervisión se refiere al tipo de aprendizaje en el cual un modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetados. Cada dato en el conjunto incluye una entrada y su correspondiente salida deseada, lo que permite al algoritmo aprender la relación entre ambas.

Este proceso implica que el modelo ajuste sus parámetros internos para minimizar el error entre las predicciones generadas y las salidas esperadas. La supervisión actúa como una guía que orienta el aprendizaje, proporcionando al modelo las respuestas correctas durante el entrenamiento.

Existen diversas técnicas y algoritmos diseñados específicamente para el aprendizaje supervisado, como regresión lineal, árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales. Estas herramientas permiten abordar tareas como clasificación, regresión y predicción.

El aprendizaje supervisado es ampliamente utilizado en aplicaciones prácticas, como el reconocimiento de imágenes, la detección de fraudes y la predicción de tendencias en datos financieros.