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Aprendizaje supervisado
Definición:
El aprendizaje supervisado es un enfoque dentro del campo de la Ciencia Cognitiva y las Ciencias de la Decisión en el cual un algoritmo de inteligencia artificial es entrenado utilizando un conjunto de datos que incluye ejemplos etiquetados, con el fin de predecir o clasificar nuevas instancias de forma precisa.
El concepto de Aprendizaje Supervisado
El Aprendizaje Supervisado es un enfoque dentro del campo de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning que se basa en entrenar a un modelo utilizando un conjunto de datos etiquetados. En este proceso, el algoritmo de aprendizaje se encarga de aprender la relación entre las entradas y las salidas deseadas, de manera que pueda hacer predicciones o tomar decisiones basadas en ejemplos previamente etiquetados.
La idea principal detrás del Aprendizaje Supervisado es que el modelo es capaz de generalizar a partir de los ejemplos dados, de tal forma que pueda realizar predicciones precisas sobre datos nuevos o no vistos anteriormente. Para lograr esto, es fundamental contar con un conjunto de datos de entrenamiento de alta calidad y asegurarse de que las etiquetas proporcionadas sean correctas y representativas.
Aplicaciones del Aprendizaje Supervisado
El Aprendizaje Supervisado se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, como por ejemplo:
- Clasificación de correos electrónicos como spam o no spam.
- Detección de fraudes en transacciones financieras.
- Diagnóstico médico a partir de imágenes o datos clínicos.
- Reconocimiento de voz para asistentes virtuales como Siri o Alexa.
En resumen, el Aprendizaje Supervisado es una herramienta fundamental en el campo de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, permitiendo a los sistemas aprender patrones y realizar tareas complejas a partir de ejemplos etiquetados.
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