El aprendizaje automático se puede clasificar en tres categorías principales: supervisado, no supervisado y por refuerzo. En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena utilizando ejemplos etiquetados, es decir, datos que tienen una respuesta conocida. En el aprendizaje no supervisado, el modelo se entrena utilizando datos sin etiquetar, lo que significa que el algoritmo debe encontrar patrones o estructuras por sí mismo. En el aprendizaje por refuerzo, el modelo aprende a través de la interacción con un entorno, recibiendo recompensas o penalizaciones según sus acciones.
Revise a continuación un vídeo que amplía estos conceptos, del canal Derivando. Puede reproducirlo presionando sobre él.