Supervised Learning
Aprendizaje supervisado
En una frase
Supervised Learning: aprender a partir de ejemplos que incluyen la respuesta correcta, para luego predecirla en casos nuevos.
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Explícamelo fácil
Es aprender con un maestro que te da las respuestas. Le muestras al modelo miles de fotos etiquetadas como «gato» o «perro», y aprende a distinguirlos. Luego puede clasificar fotos que nunca vio.
Se usa para dos tipos de problemas: clasificación (elegir una categoría) y regresión (predecir un número).
Nivel técnico
Profundizando
Dado un dataset {(xᵢ, yᵢ)}, se busca una función f que minimice una pérdida L(f(x), y). Para clasificación suele usarse Cross-Entropy; para regresión, error cuadrático medio. El Supervised Fine-Tuning de LLMs es aprendizaje supervisado sobre pares instrucción–respuesta.
¿Por qué importa?
Es el paradigma más usado en aplicaciones empresariales porque es directo de medir y controlar.
¿Dónde se utiliza?
- Detección de spam
- Diagnóstico por imagen
- Predicción de precios
- Análisis de sentimiento