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El Aprendizaje Automático (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas aprender de los datos, identificar patrones, hacer predicciones y mejorar la toma de decisiones con el tiempo sin programación explícita.
El aprendizaje semisupervisado (SSL) es una técnica de aprendizaje automático que aprovecha tanto datos etiquetados como no etiquetados para entrenar modelos, lo que lo hace ideal cuando etiquetar todos los datos es poco práctico o costoso. Combina las fortalezas del aprendizaje supervisado y no supervisado para mejorar la precisión y la generalización.
El aprendizaje supervisado es un enfoque fundamental en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, donde los algoritmos aprenden a partir de conjuntos de datos etiquetados para realizar predicciones o clasificaciones. Explora su proceso, tipos, algoritmos clave, aplicaciones y desafíos.
El aprendizaje supervisado es un concepto fundamental de la IA y el aprendizaje automático donde los algoritmos se entrenan con datos etiquetados para hacer predicciones o clasificaciones precisas sobre datos nuevos y no vistos. Descubre sus componentes clave, tipos y ventajas.
Un Árbol de Decisión es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para tomar decisiones o hacer predicciones basadas en datos de entrada. Se visualiza como una estructura similar a un árbol donde los nodos internos representan pruebas, las ramas representan resultados y los nodos hoja representan etiquetas de clase o valores.
