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Aprendizaje supervisado

Forma de machine learning en la que el modelo aprende de datos etiquetados: cada ejemplo incluye la respuesta correcta. El objetivo es que el modelo prediga esa respuesta en datos nuevos.

Actualizado: 3 de junio de 2026.

Si quieres que un modelo distinga perros de gatos, le muestras miles de fotos ya etiquetadas como "perro" o "gato". El modelo ajusta sus parámetros para acertar y luego generaliza a imágenes nuevas.

Dos sabores

Clasificación: la salida es una categoría (spam/no spam).
Regresión: la salida es un número (precio de una casa).

Su talón de Aquiles

Necesita datos etiquetados, y etiquetar datos a mano es caro y lento. Por eso se exploran alternativas como el aprendizaje no supervisado o los datos sintéticos.

Aprende Aprendizaje supervisado con una ruta guiada

Si quieres aplicar este concepto con proyectos y criterio, estas son las páginas de AIClases para continuar.

Términos relacionados

Machine learning (Aprendizaje automático)Rama de la inteligencia artificial en la que un sistema aprende patrones a partir de datos en lugar de seguir reglas programadas a mano. Con suficientes ejemplos, el modelo generaliza y hace predicciones sobre datos nuevos.Aprendizaje no supervisadoEl aprendizaje no supervisado es una rama del machine learning que busca estructura en datos sin una etiqueta objetivo conocida. En vez de aprender la relación entre entradas y una respuesta correcta, identifica similitudes, grupos, componentes, densidades o casos atípicos. Sus resultados son hipótesis sobre los datos: deben interpretarse y evaluarse con métricas, estabilidad y utilidad para una tarea posterior.ClasificaciónTarea de machine learning que consiste en asignar una entrada a una de varias categorías predefinidas. Detectar spam, diagnosticar una enfermedad o etiquetar el sentimiento de un texto son problemas de clasificación.RegresiónTarea de machine learning cuyo objetivo es predecir un valor numérico continuo a partir de los datos de entrada, como un precio, una temperatura o una demanda futura.Etiquetado de datosProceso de asignar etiquetas o anotaciones a los datos para que un modelo supervisado pueda aprender de ellos. Suele ser manual, costoso y determinante para la calidad del modelo.

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