Definición: ¿Qué significa 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 como características, patrones, dimensiones, color y altura de objetos, personas o situaciones de manera repetitiva hasta que las máquinas son capaces de 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 de los clientes, diagnosticar enfermedades según los síntomas anteriores y realizar muchas otras tareas.
Techinfo explica el aprendizaje supervisado
Durante el aprendizaje supervisado, una máquina recibe datos, conocidos como datos de entrenamiento en el lenguaje de la minería de datos, según los cuales la máquina realiza la clasificación. Por ejemplo, si se requiere un sistema para clasificar la fruta, se le proporcionarán datos de entrenamiento como color, formas, dimensión y tamaño. Con base en 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 adecuados y varias iteraciones de sesiones de aprendizaje para lograr capacidades razonables.