Aprendizaje Supervisado

Método de Machine Learning donde el algoritmo aprende de datos previamente etiquetados, identificando relaciones entre entradas y salidas esperadas.

Como un estudiante que aprende con un profesor que corrige constantemente, un algoritmo supervisado recibe "retroalimentación" para mejorar su precisión, comparando sus predicciones con resultados reales. Ideal para tareas de clasificación y predicción, como detección de spam o diagnósticos médicos.

El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que se entrena a un modelo con un conjunto de datos etiquetados. Esto significa que cada dato de entrada está asociado con una respuesta correcta o etiqueta. El modelo aprende a mapear nuevas entradas a las salidas correctas en función de lo que ha aprendido de los datos de entrenamiento.

Ejemplos prácticos:

  • Clasificación de imágenes: Identificar si una imagen contiene un gato o un perro.
  • Predicción de precios: Predecir el precio de una vivienda en función de sus características (tamaño, ubicación, número de habitaciones).
  • Detección de spam: Clasificar correos electrónicos como spam o no spam.

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Situaciones cotidianas:

  • Recomendaciones de productos: Las plataformas de comercio electrónico utilizan el aprendizaje supervisado para recomendar productos a los usuarios en función de sus historial de compras y preferencias.
  • Diagnóstico médico: Los algoritmos de aprendizaje supervisado pueden ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades a partir de imágenes médicas.
  • Detección de fraudes: Las instituciones financieras utilizan modelos de aprendizaje supervisado para identificar transacciones fraudulentas.

Herramientas y bibliotecas:

  • Scikit-learn: Una de las bibliotecas más populares en Python para machine learning, ofrece una amplia gama de algoritmos de aprendizaje supervisado.
  • TensorFlow y PyTorch: Frameworks de deep learning que se pueden utilizar para construir modelos de aprendizaje supervisado más complejos.

Sugerencias

  • Comprende la diferencia con aprendizaje no supervisado
  • Practica con datasets de clasificación
  • Experimenta con problemas binarios y multiclase

Recursos

  • Plataforma: Scikit-learn
  • Canal: "StatQuest with Josh Starmer"