El entrenamiento supervisado es un tipo de Aprendizaje Automático (al igual que el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo) en el que se utiliza la salida durante el algoritmo.
Dependiendo de si la salida es una clase (por ejemplo, impago o no impago) o es numérica (por ejemplo, consumo de electricidad) los problemas a solucionar se dividen en clasificación o regresión, respectivamente.
Suelen ser típicos para el aprendizaje por casos, donde es fácil pensar que muestras de datos parecidas llevan a una salida parecida. Algunos métodos que usan este tipo de entrenamiento es LVQ y sus variantes.
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