Tiêu đề 1. Aprendizaje Supervisado.pdf ✅

¿Qué es el Aprendizaje Supervisado? El aprendizaje supervisado es un enfoque del Machine Learning donde se entrena un modelo para aprender la relación entre un conjunto de características (variables independientes) y una variable objetivo (variable dependiente), con base en un conjunto de datos de entrenamiento etiquetado. En este enfoque, el modelo se "supervisa" durante el entrenamiento, ya que se le proporcionan ejemplos de entrada junto con las respuestas correctas correspondientes. El modelo aprende a realizar esto mediante la experiencia: con un conjunto de observaciones etiquetadas, trata de inferir el patrón que subyace a la relación entre los inputs (variables predictoras) y el output (variable target). El target (variable objetivo) puede ser discreto o continuo. En función de ello, se distinguen dos tipos de aprendizaje supervisado: CLASIFICACIÓN: La naturaleza del target es categórica Ejemplos: gato / perro, enfermo / sano, sí / no, 1 / 2 / 3 REGRESIÓN: La naturaleza del target es numérica Ejemplos: euros, altura, temperatura, ventas Los algoritmos de aprendizaje supervisado modelan las correlaciones entre el target y los atributos de los datos: