Aprendizaje supervisado
tarea de aprendizaje automático de aprender una función que asigna una entrada a una salida basada en pares de entrada-salida de ejemplo / De Wikipedia, la enciclopedia libre
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Resumir este artículo para un niño de 10 años
En aprendizaje automático y minería de datos, el aprendizaje supervisado es una técnica para deducir una función a partir de datos de entrenamiento. Los datos de entrenamiento consisten de pares de objetos (normalmente vectores): una componente del par son los datos de entrada y el otro, los resultados deseados. La salida de la función puede ser un valor numérico (como en los problemas de regresión) o una etiqueta de clase (como en los de clasificación). El objetivo del aprendizaje supervisado es el de crear una función capaz de predecir el valor correspondiente a cualquier objeto de entrada válida después de haber visto una serie de ejemplos, los datos de entrenamiento. Para ello, tiene que generalizar a partir de los datos presentados a las situaciones no vistas previamente.
En esto difiere del aprendizaje no supervisado.