Machine Learning
INVESTIGACION Desde la perspectiva de la Inteligencia Artificial, la diferencia principal entre el Aprendizaje Supervisado y el Aprendizaje No Supervisado, radica en el uso de Datos Etiquetados. · El Aprendizaje Supervisado, emplea datos con etiquetas conocidas para predecir salidas específicas. · El Aprendizaje No Supervisado, trabaja con datos sin etiquetas para descubrir patrones inherentes. Aprendizaje Supervisado Utiliza conjuntos de datos etiquetados donde se conocen tanto las entradas como las salidas deseadas, permitiendo entrenar modelos para tareas como clasificación (ej. detección de spam) o regresión (ej. predicción de precios). Requiere mayor cantidad de datos de entrenamiento y supervisión humana para minimizar errores mediante iteraciones. Aprendizaje No Supervisado Opera con datos no etiquetados, dejando que el algoritmo identifique estructuras, a...