TIPOS DE MACHINE LEARNING

Los tipos de aprendizaje en ML se pueden clasificar principalmente en tres categorías:

🔗Aprendizaje Supervisado: el modelo se entrena utilizando un conjunto de datos que contiene entradas (características) y salidas (etiquetas) conocidas. Ejemplos: clasificar imágenes, determinar si un correo electrónico es "spam" o "no spam".

🔗Aprendizaje No Supervisado: el modelo trabaja con datos que no tienen etiquetas. Encuentra patrones o estructuras subyacentes en los datos sin la guía de resultados conocidos. Ejemplos: agrupar clientes en segmentos similares basados en sus compartimientos de compra, simplificar conjuntos de datos complejos, como el análisis de imágenes.

🔗Aprendizaje por Refuerzo: interacción del modelo con un entorno, donde aprende a tomar decisiones mediante ensayo y error. Ejemplos: juegos, robots.

Cada tipo de aprendizaje tiene sus propias aplicaciones y es adecuado para diferentes tipos de problemas y conjuntos de datos.