Machine Learning supervisado En esta modalidad se podría entender como algoritmos que “aprenden” de los datos introducidos por una persona. En este caso:
Se necesita la intervención humana para etiquetar, clasificar e introducir los datos en el algoritmo. El algoritmo genera datos de salida esperados, ya que en la entrada han sido etiquetados y clasificados por alguien. Existen dos tipos de datos que pueden ser introducidos en el algoritmo: Clasificación: clasifican un objeto dentro de diversas clases. Por ejemplo, para determinar si un paciente está enfermo o si un correo electrónico es spam. Regresión: predicen un valor numérico. Sería el caso de los precios de una casa al escoger diferentes opciones o la demanda de ocupación de un hotel.