Un algoritmo de aprendizaje supervisado es un modelo de machine learning que se entrena con datos etiquetados, donde cada entrada tiene una salida esperada. Su objetivo es aprender patrones a partir de ejemplos previos para hacer predicciones precisas sobre nuevos datos. Se usa en tareas como clasificación de imágenes, reconocimiento de voz y análisis de sentimientos. Algunos algoritmos populares incluyen regresión lineal, árboles de decisión y redes neuronales.
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