¿Qué es el aprendizaje supervisado?

El aprendizaje supervisado en este contexto no se trata de cuidar a bebés problemáticos mientras sus padres no están 😉

Más bien en el mundo de la inteligencia artificial y el machine learning, es un proceso de recopilación de datos de entrada y salida y su clasificación en información que sirva como base de aprendizaje y referencia en el futuro.

En pocas palabras, el aprendizaje supervisado es una forma de enseñar a una máquina a encontrar patrones y aprender a través de la orientación y la experiencia mediante el uso de datos de entrada y salida.

Aprendizaje supervisado

Los datos de entrenamiento son información pregrabada y almacenada que se utiliza como base para generar nueva información.

El aprendizaje supervisado utiliza esa información para determinar productos o resultados futuros.

Longitud Respiración Altura Clase

100 100 20 Campo de fútbol
5 5 2 Habitación
9 6 2 Habitación

Ejemplo de predicción:

What is: 4 long, 5 breath and 2 high?

Algorithm: Room

Estos datos de entrenamiento son útiles para emparejar la información de entrada con los resultados esperados.

Por ejemplo, al enviar información sobre automóviles y autobuses a una IA durante un período de tiempo, la IA eventualmente podría clasificar adecuadamente ambos vehículos sin la necesidad de asistencia adicional de los datos de entrenamiento.

El aprendizaje supervisado puede ser muy efectivo, pero no es improvisado, ya que es posible que el sistema no pueda manejar información nueva que no sea parte de los datos de entrenamiento.

Ejemplo de aprendizaje supervisado

Por ejemplo, en un sistema en el que se asignan diferentes autos y autobuses para clasificar, una vez que se introduce una bicicleta, podría confundir el sistema y hacer que el sistema clasifique la bicicleta en la opción más cercana posible entre los autos y los autobuses.

Hay dos áreas principales de aprendizaje supervisado que son:

  • clasificación
  • regresión

Clasificación

La clasificación se utiliza para predecir respuestas discretas y directas que son de tipo binario.

Por ejemplo, si un equipo de fútbol ganará o perderá un partido o si el enlace de un sitio web es legítimo o falso.

Estos términos GANAR, PERDER, LEGIT o FAKE son todas clases predefinidas en las que debe caer la salida dependiendo de la entrada de los datos. Es decir, para cada entrada en el partido de fútbol, ​​la salida puede ser una victoria o una derrota.

Regresión

La regresión se utiliza para predecir respuestas continuas y no binarias, como pronósticos meteorológicos o predicciones para apuestas deportivas. Cotejando datos de información previa y haciendo deducciones para determinar con precisión los resultados futuros.

Solicitud

El aprendizaje supervisado es aplicable en el uso diario y tiene lugar en muchos casos relacionados.

Por ejemplo, la mayoría de los diagnósticos médicos modernos utilizan predominantemente el aprendizaje supervisado, así como asistentes personales digitales como recomendaciones de Siri y YouTube y anuncios que coinciden con su interés.

El aprendizaje supervisado crece y evoluciona constantemente y se integra cada vez más en nuestra vida diaria.

Al recopilar diariamente datos de información pasada y predecir resultados futuros basados ​​en la experiencia, se vuelve más fácil predecir y determinar resultados que pueden ser muy beneficiosos para nosotros.

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