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El aprendizaje supervisado, una rama del aprendizaje automático, es un método de análisis de datos que utiliza algoritmos que aprenden iterativamente de los datos, lo que permite que las computadoras encuentren información oculta sin programar específicamente para ver dónde.

El aprendizaje supervisado es una de las tres formas en que las máquinas «aprenden»: supervisado, no supervisado y optimización.

El aprendizaje supervisado resuelve un problema conocido y utiliza un conjunto de datos etiquetados para entrenar un algoritmo para realizar una tarea específica. Utiliza un modelo para predecir resultados conocidos, como «¿De qué color es la imagen?» «¿Cuántas personas hay en la foto?» «¿Cuáles son los determinantes del fraude o la falla del producto?» etc.

Por ejemplo, un proceso de aprendizaje supervisado puede implicar la clasificación de vehículos de dos y cuatro ruedas a partir de imágenes. Los datos de entrenamiento deben estar debidamente etiquetados para determinar si el vehículo es un vehículo de dos ruedas o de cuatro ruedas.

El aprendizaje supervisado permite que un algoritmo «aprenda» de datos históricos/de entrenamiento y los aplique a entradas desconocidas para obtener el resultado correcto.

El aprendizaje supervisado utiliza árboles de decisión, bosques aleatorios y máquinas de descenso de gradientes para trabajar.

Aprendizaje automático supervisado: regresión y clasificación

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