Dentro del Aprendizaje Automático, el Aprendizaje Supervisado es como aprender con un profesor que te da las respuestas correctas. En este enfoque, el sistema de IA se entrena con un conjunto de datos donde cada ejemplo viene «etiquetado» con la solución correcta.
Imagina que quieres enseñar a una IA a distinguir entre correos electrónicos que son spam y los que no lo son. Le proporcionarías miles de correos, indicando claramente para cada uno si es «spam» o «no spam». La IA analiza estos ejemplos y aprende a identificar los patrones que caracterizan a cada categoría. El objetivo es que, después del entrenamiento, la IA pueda clasificar correctamente correos nuevos que nunca ha visto antes.
Se utiliza mucho para tareas de clasificación (como el ejemplo del spam) y de regresión (predecir un valor numérico, como el precio de una casa basándose en sus características).