Explicación detallada
El modelo aprende una función que asocia entradas con labels. Es el enfoque más común para la clasificación (spam vs no-spam) y la regresión (predecir un precio). Su calidad depende del volumen y de la calidad de los labels.
Ejemplos
Clasificación de imágenes perro / gato
Detección de fraude
Predicción del precio de un inmueble
Preguntas frecuentes
¿Se necesitan muchos datos etiquetados?
Sí, es el coste principal. Las técnicas semisupervisadas o el transfer learning permiten limitar esa necesidad.
Términos relacionados
Machine Learning
Rama de la IA en la que los modelos aprenden patrones a partir de datos en lugar de seguir reglas explícitas.
Dataset
Conjunto estructurado de datos utilizado para entrenar, validar o evaluar un modelo de IA.
Aprendizaje por refuerzo
Método de aprendizaje en el que un agente aprende a actuar mediante ensayo y error maximizando una recompensa.
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje a partir de datos sin labels, donde el modelo descubre por sí mismo estructuras.
Última actualización: 15/7/2026