En nuestra unidad didáctica ‘Aprendizaje Supervisado y No Supervisado’, exploraremos dos de los enfoques más fundamentales en el campo del aprendizaje automático. Esta unidad está diseñada para brindarte una comprensión completa de estas metodologías clave, que forman la columna vertebral de muchos sistemas de Inteligencia Artificial.
El aprendizaje supervisado, donde los modelos se entrenan usando datos etiquetados, es esencial para comprender cómo las máquinas pueden aprender a partir de ejemplos y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos nuevos y no vistos anteriormente. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado, que utiliza datos sin etiquetar, desbloquea la capacidad de descubrir patrones y relaciones ocultas en conjuntos de datos complejos.
A lo largo de esta unidad, profundizaremos en la teoría detrás de cada método, examinaremos casos de uso prácticos y exploraremos cómo estas técnicas se aplican para resolver problemas reales en el mundo de la IA. Desde los fundamentos hasta los desafíos avanzados, esta unidad te equipará con el conocimiento y las habilidades necesarias para comprender y trabajar con estas poderosas herramientas de aprendizaje automático
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