¿Qué es el aprendizaje supervisado?

Abstract

El aprendizaje supervisado es una subcategoría del aprendizaje automático utilizada para crear modelos que hagan clasificaciones o predicciones precisas. Utiliza un conjunto de datos de entrenamiento con entradas y salidas correctas para enseñar a los modelos cómo asociar entradas con salidas. El modelo ajusta sus pesos para minimizar el error hasta que se adapta correctamente a los datos. Existen diversos algoritmos de aprendizaje supervisado, como las redes neuronales, el Naive Bayes, la regresión lineal, la regresión logística, las máquinas de vectores de soporte, el K vecino más cercano y el bosque aleatorio. El aprendizaje supervisado se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes, el análisis predictivo, el análisis de opiniones del cliente y la detección de correo no deseado. - Resumen generado por inteligencia artificial.