Etiqueta

En el entrenamiento de modelos de aprendizaje supervisado, las Etiquetas son esenciales ya que proporcionan la información necesaria para que el modelo aprenda a asociar entradas con salidas deseadas. Las Etiquetas actúan como respuestas correctas o ejemplos de referencia, permitiendo al modelo comprender y aprender las relaciones entre los datos de entrada y las salidas esperadas.

Durante el entrenamiento, el modelo utiliza estas Etiquetas para ajustar sus parámetros de manera que pueda predecir con precisión la etiqueta correcta para nuevas entradas. La calidad y precisión del modelo dependen en gran medida de la calidad y relevancia de las Etiquetas proporcionadas. Por lo tanto, las Etiquetas son fundamentales para el éxito de los sistemas de aprendizaje supervisado, ya que sin Etiquetas precisas y representativas, el modelo no puede aprender de manera efectiva ni realizar predicciones o clasificaciones precisas.