¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado?
El aprendizaje supervisado, que deriva en una subcategoría del Machine learning, es un método de análisis de datos en donde se utilizan distintos algoritmos para llegar al resultado o predicción más precisa. A este proceso se le denomina supervisado ya que el desarrollador es una guía para el algoritmo y es quien supervisa su trayectoria para asegurar su llegada al mejor resultado posible.

Por otra parte, el aprendizaje no supervisado, el cual está mucho más asociado con la inteligencia artificial, se refiere a la capacidad de que una computadora pueda identificar y reconocer patrones y comportamientos, en su mayoría humanos, con tal de resolver algún problema planteado. Algunos ejemplos de algoritmos de aprendizaje no supervisado incluyen clustering o agrupamiento, k-means y reglas de asociación.

En conclusión, la principal diferencia, es que uno es un método automatizado, programado por un humano, de tal manera que cumpla el objetivo asignado. Mientras que el otro se nutre de la información de la base de datos existente, para así funcionar de forma autónoma y poder cumplir un objetivo o problema planteado.