El aprendizaje supervisado es una técnica de machine learning en la que se entrena un modelo para aprender a mapear entradas a salidas correspondientes, utilizando un conjunto de datos etiquetados. Los datos etiquetados consisten en ejemplos de entradas, también llamados características o variables independientes, junto con sus correspondientes salidas, también llamadas etiquetas o variables dependientes.
En el aprendizaje supervisado, el modelo de machine learning aprende a generalizar a partir de los ejemplos etiquetados, de manera que pueda predecir las salidas correspondientes a nuevas entradas nunca vistas antes. El objetivo es que el modelo pueda aprender una función que mapee de manera efectiva las entradas a las salidas correspondientes.
El aprendizaje supervisado se utiliza en aplicaciones como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz, la traducción automática y la predicción de precios de acciones, entre otras. Se han desarrollado muchos algoritmos de aprendizaje supervisado, incluyendo árboles de decisión, regresión lineal, redes neuronales y máquinas de vectores de soporte, entre otros.
La implantación masiva de servicios en la nube en las empresas ha transformado el modo en que se realizaban las transacciones comerciales, pues conll [...]
Leer más »La tecnología Blockchain o cadena de bloques es conocida sobre todo como la arquitectura informática en la que se basa el Bitcoin y otras criptomone [...]
Leer más »Cada vez más empresas están aprovechando la información relevante que extraen de los datos que poseen y generan para mejorar sus procesos y descubr [...]
Leer más »La web semántica o “internet del conocimiento” es una prolongación de la actual web. A diferencia de esta, la web semántica se basa en proporci [...]
Leer más »