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Acerca de este Servicio
- Aprendizaje supervisado: En el aprendizaje supervisado, el algoritmo se entrena con un conjunto de datos etiquetado, lo que significa que los datos de entrada van acompañados del resultado correcto. El algoritmo aprende a mapear la entrada con la salida, y una vez entrenado, puede hacer predicciones sobre datos nuevos y no vistos.
- Aprendizaje no supervisado: El aprendizaje no supervisado implica entrenar al algoritmo con un conjunto de datos sin etiquetas, donde el algoritmo debe encontrar patrones y estructura en los datos sin guía explícita. Las tareas comunes en el aprendizaje no supervisado incluyen agrupamiento, donde puntos de datos similares se agrupan, y reducción de dimensionalidad, donde se reduce el número de características en el conjunto de datos conservando información importante.
- Aprendizaje semi-supervisado: El aprendizaje semi-supervisado combina elementos de ambos tipos, supervisado y no supervisado. Consiste en entrenar con un conjunto de datos que contiene datos etiquetados y no etiquetados, aprovechando los datos no etiquetados para mejorar el proceso de aprendizaje.
- Aprendizaje por refuerzo: El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje donde un agente aprende a tomar decisiones interactuando con un entorno.
