ACT 8.
APRENDIZAJE SUPERVISADO: FGOMPHRNITSBVC - BCFGHIMNOPRSTV
APRENDIZAJE NO SUPERVISADO: ALÑDQEUJK - ADEJKLÑQU
ACT 10
El aprendizaje supervisado utiliza conjuntos de datos etiquetados para categorizar o realizar predicciones; esto requiere algún tipo de intervención humana para etiquetar correctamente los datos de entrada. Por el contrario, el aprendizaje no supervisado no requiere conjuntos de datos etiquetados y, en cambio, detecta patrones en los datos y los agrupa en función de cualquier característica distintiva. El aprendizaje de refuerzo es un proceso en el que un modelo aprende a ser más preciso para realizar una acción en un entorno basándose en los comentarios para maximizar el resultado.