Enseñanza supervisado – Qué es, definición y concepto | 2023

El enseñanza supervisado es un método de enseñanza en cual se utilizan una serie de datos etiquetados o modelos que queremos que la máquina o el sistema aprenda. Para luego dar una respuesta acertada. Es una parte del campo de aplicación de la inteligencia químico.

Es sostener, que en el enseñanza supervisado se inscripción un conjunto de datos de entrada que sirven para que la máquina obtenga claves y las aprenda para dar una respuesta correcta. Si la máquina está aprendiendo a distinguir animales, se le provee una serie de datos de entrada.

Estos datos etiquetados contienen características o imágenes de cada tipo de animal para que pueda diferenciarlos. Luego de entrenar y ilustrarse, la máquina estará en capacidad de identificar distintos tipos de animales de acuerdo con los datos de descripción que ha recibido.

El enseñanza supervisado es un subsistema del enseñanza autónomo o una derivación de machine learning. Entregado que, se emplean una serie de datos etiquetados, con el propósito de entrenar algoritmos que realicen la clasificación de datos. Para que finalmente puedan hacer predicciones de la forma más precisa posible.

En meta, los algoritmos son capaces de ilustrarse de forma interactiva de los datos. Para luego, conseguir que la máquina o el sistema localice la información oculta. Esto sin la requisito de programarlos para que sepan donde inquirir y encontrar la información. Las máquinas entrenan con los datos y luego son capaces de establecer relaciones entre los distintos títulos. Todo esto basado en lo que han aprendido del manejo de los datos anteriores.

Aprendizaje Supervisado 1
Enseñanza supervisado
¿Qué es el enseñanza supervisado?

¿Cómo funciona el proceso del enseñanza supervisado?

Para comenzar, el enseñanza supervisado sigue un proceso de entrenamiento, que va enseñando al maniquí a que logre producir el resultado esperado. La serie de datos contiene datos de entrada y datos de salida con los que se obtienen los resultados que son correctos. Por esa razón, es que el maniquí aprende con el paso del tiempo.

Efectivamente, el cálculo logra establecer el nivel de precisión por medio de la función de pérdida. Lo que le permite ajustarse hasta que el error vaya disminuyendo suficientemente.

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Enseñanza supervisado
¿Cómo funciona el enseñanza supervisado?

Características del enseñanza supervisado

Entre las principales características del enseñanza supervisado encontramos:

  • El enseñanza inevitable supervisado necesita datos etiquetados de entrada y de salida.
  • Requiere de un maniquí que se emplea para darle alternativa a un problema. Por eso, la máquina alcanza la capacidad para clasificar datos y realizar predicciones.
  • Usa muchos capital por la requisito del manejo de datos etiquetados.

Tipos de enseñanza supervisado

En común, los algoritmos que se emplean en el enseñanza supervisado establecen modelos de relación y dependencia. Específicamente entre los resultados de la predicción y los datos de entrada. La idea es que, con las características de los datos de entrada, se pueda predecir los títulos de salida con los nuevos datos. Todo esto en función del enseñanza tocado con los datos conocidos con antelación.

El enseñanza supervisado se puede dividir en dos grandes categorías:

1. Por regresión

Se cimiento fundamentalmente en la predicción de variables numéricas.

Los algoritmos de regresión:

  • Permiten hacer la predicción de un valencia positivo, basada en los datos de entrada anteriores.
  • Los algoritmos se utilizan para hacer la predicción de los títulos de salida, fundamentados en las características de las entradas obtenidas por medio de los datos.
  • En estos casos los títulos de salida son de tipo continuo y no discretos.

Por ejemplo, estos algoritmos se emplean para hacer una predicción de precios, predecir la cantidad de la demanda, predecir el nivel de ventas o el nivel de ingresos, entre algunos que se pueden mencionar.

Los tipos de cálculo de regresión son:

  • Regresión directo.
  • Regresión no directo.
  • Vectores de soporte regresión.
  • Árboles de valentía regresión.
  • Bosques aleatorios regresión.
  • Redes neuronales y enseñanza profundo.

2. Por clasificación

Se cimiento fundamentalmente en la predicción de variables categóricas.

Los algoritmos de clasificación:

  • Persiguen etiquetar cada uno de los ejemplos internamente de dos o más clases distintas.
  • Hacen uso de las características previamente aprendidas sobre los datos de entrenamiento, para aplicarlas a datos nuevos. Estos datos no han sido visualizados previamente y los emplean para predecir las etiquetas de clase.
  • La clasificación de clase puede ser binaria o multiclase. Si eligen entre dos clases, aplican la clasificación binaria y si eligen entre dos o más clases aplican un maniquí de multiclase.

Por ejemplo, estos algoritmos ayudan a hacer predicciones sobre el peligro del crédito, es sostener, si el cliente cancelará o no el crédito adquirido. Puede ayudar a predecir si un discípulo aprobará un curso o no. Todavía puede implementarse para clasificar imágenes.

Algunos de los tipos de cálculo de clasificación son:

  • Regresión transporte
  • Vecinos más cercanos
  • Máquinas de vectores de soportes
  • Árboles de valentía clasificación
  • Bosques aleatorios clasificación
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Enseñanza supervisado
Tipos de enseñanza supervisado

Ejemplos de aplicaciones reales del enseñanza supervisado

  • Detección de spam: El cálculo permite detectar que correo es deseado y cuál es indeseado.
  • Hacer diagnósticos médicos: El cálculo detecta sobre una muestra de casos cuáles resultan positivos o negativos frente a un problema médico.
  • Pérdida de clientes: El cálculo predice que clientes se darán de desaparecido en un determinado servicio.
  • Mercado de títulos: El cálculo realiza predicciones financieras sobre la proceso y el comportamiento de los mercados.

Importancia del enseñanza supervisado

Es importante mencionar que, el enseñanza supervisado resulta de mucha utilidad. Entregado que, le permite a las personas, empresas e instituciones convertir los datos en información positivo. Esta información ofrece predicciones acertadas que les ayudan a tomar mejores decisiones y poder aplicar mejores estrategias.

Como consecuencia, esto genera una preeminencia sobre la competencia. Ya que, permite avisar resultados no deseados o sacar el mayor provecho a los eventos positivos y favorables. Encima, este maniquí de enseñanza hace posible que el sistema de inteligencia químico tome las decisiones empresariales de forma rápida y efectiva. Son decisiones más precisas y rápidas, en relación con cómo las toman los seres humanos, porque las máquinas cuentan con más información.

Conclusión

En conclusión, se puede afirmar que la principal finalidad del enseñanza supervisado es lograr la capacidad de predecir con tacto un valencia correspondiente a cualquier objeto o situación. Esto luego de que la máquina observa una serie de ejemplos que le sirven como datos de entrenamiento.

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