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.
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