Una de las aplicaciones más populares del aprendizaje automático es el aprendizaje supervisado, que utiliza datos de entrenamiento etiquetados para ayudar a mejorar la precisión de los modelos predictivos. Aquí, los datos de entrenamiento actúan tanto como profesor como supervisor para las máquinas, de ahí su nombre. Problemas del mundo real como la detección de fraudes, el filtrado de spam, la evaluación de riesgos y la categorización de imágenes se benefician del uso de esta metodología. Para estructurar con precisión los modelos de aprendizaje supervisado, puede ser necesario un cierto nivel de habilidad. El entrenamiento de modelos de aprendizaje supervisado puede llevar mucho tiempo.
¿Qué es el Aprendizaje Supervisado?