Tabla de contenido:
- Definición - ¿Qué significa el aprendizaje supervisado?
- Techopedia explica el aprendizaje supervisado
Definición - ¿Qué significa el aprendizaje supervisado?
El aprendizaje supervisado es un método utilizado para permitir que las máquinas clasifiquen objetos, problemas o situaciones en función de los datos relacionados que se introducen en las máquinas. Las máquinas se alimentan con datos tales como características, patrones, dimensiones, color y altura de objetos, personas o situaciones de forma repetitiva hasta que las máquinas puedan realizar clasificaciones precisas. El aprendizaje supervisado es una tecnología o concepto popular que se aplica a escenarios de la vida real. El aprendizaje supervisado se utiliza para proporcionar recomendaciones de productos, segmentar a los clientes en función de los datos del cliente, diagnosticar enfermedades en función de síntomas anteriores y realizar muchas otras tareas.
Techopedia explica el aprendizaje supervisado
Durante el aprendizaje supervisado, una máquina recibe datos, conocidos como datos de entrenamiento en lenguaje de minería de datos, en función de los cuales la máquina clasifica. Por ejemplo, si se requiere un sistema para clasificar la fruta, se le darán datos de capacitación como color, formas, dimensión y tamaño. En base a estos datos, podría clasificar la fruta.
Por lo general, un sistema requiere múltiples iteraciones de dicho proceso para poder realizar una clasificación precisa. Dado que las clasificaciones de la vida real, como la detección de fraudes con tarjetas de crédito y la clasificación de enfermedades, son tareas complejas, las máquinas necesitan datos apropiados y varias iteraciones de sesiones de aprendizaje para lograr habilidades razonables.
