{"id":7587,"date":"2024-12-03T08:58:17","date_gmt":"2024-12-03T07:58:17","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.structuralia.com\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado"},"modified":"2026-03-27T13:46:28","modified_gmt":"2026-03-27T12:46:28","slug":"aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/","title":{"rendered":"Entendiendo el aprendizaje supervisado y no supervisado"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-white ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Contents\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/#Dos_tecnicas_empleadas_en_la_ciencia_de_datos\" >Dos t\u00e9cnicas empleadas en la ciencia de datos<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/#Aprendizaje_supervisado_o_algoritmos_supervisados\" >Aprendizaje supervisado o algoritmos supervisados<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/#Aprendizaje_no_supervisado_o_algoritmos_no_supervisados\" >Aprendizaje no supervisado o algoritmos no supervisados<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/#%C2%BFCuales_son_sus_ventajas\" >\u00bfCu\u00e1les son sus ventajas?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/#El_futuro_del_machine_learning\" >El futuro del machine learning<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<div id=\"hs_cos_wrapper_post_body\">\n<p style=\"font-size: 14px; text-align: justify;\"><span style=\"color: #666666; font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">The <span style=\"font-weight: bold;\">aprendizaje supervisado y no supervisado<\/span> son dos t\u00e9cnicas de machine learning\u00a0 para hacer \u201caprender\u201d a los sistemas computacionales.<\/span><span style=\"color: #ff3b49;\">a<\/span><\/strong><span style=\"color: #1e1e1e;\"> <span style=\"color: #666666;\">e incluso, alimentaci\u00f3n. \u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre estas dos t\u00e9cnicas de<\/span><\/span><span style=\"color: #666666;\"><strong> aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>? \u00bfD\u00f3nde se aplica cada uno? Esta es la informaci\u00f3n.<\/span><\/span><\/p>\n<h2 style=\"font-size: 14px;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Dos_tecnicas_empleadas_en_la_ciencia_de_datos\"><\/span><span style=\"color: #b22b3b; font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\"><strong style=\"color: #b22b3b; font-size: 30px;\">Dos t\u00e9cnicas empleadas en la ciencia de datos<\/strong><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">The <strong>aprendizaje supervisado y no supervisado<\/strong> son t\u00e9cnicas diferentes de<a href=\"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aplicaciones-inteligencia-artificial\/\"> <span style=\"text-decoration: none; color: #ff3b49; font-style: normal;\"><strong><em>machine learning<\/em><\/strong><\/span><\/a> utilizadas para hacer \u201caprender\u201d a los sistemas inform\u00e1ticos y lograr resultados espec\u00edficos.<\/span><\/p>\n<h3 style=\"font-size: 20px; padding-left: 40px;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Aprendizaje_supervisado_o_algoritmos_supervisados\"><\/span><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\"><strong>Aprendizaje supervisado o algoritmos supervisados<\/strong><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p style=\"padding-left: 40px; text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Esta t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico requiere un conjunto de <strong>datos etiquetados<\/strong>, donde cada muestra tiene una etiqueta que muestra palabras clave, descripciones, categor\u00edas o atributos. Su objetivo es ejecutar extrapolaciones y <strong>predecir<\/strong> resultados precisos.<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px; text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">El modelo emplea los datos etiquetados para cuantificar la relevancia de las distintas caracter\u00edsticas con el objeto de mejorar paulatinamente el ajuste del modelo al resultado conocido. As\u00ed, el sistema inform\u00e1tico analiza las etiquetas suministradas y aprende a reconocer tendencias, detectar anomal\u00edas o<strong> reconocer patrones<\/strong>, como en los siguientes ejemplos:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Clasifica correos electr\u00f3nicos (<em>spam<\/em> o no <em>spam<\/em>).<\/span><\/p>\n<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Detecta fraudes financieras.<\/span><\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Predice el costo de inmuebles con base en sus caracter\u00edsticas y ubicaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Reconoce la escritura manual para convertirla en texto digital.<\/span><\/li>\n<li aria-level=\"1\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Predice los ingresos de una empresa considerando su publicidad.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\"><strong><span style=\"font-size: 14px; color: #002e8a;\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 500px; height: auto; max-width: 100%;\" src=\"https:\/\/blog.structuralia.com\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/xhykouALmYlTjVJQANDmpW-vbCbYW8VcFxUUSHSZCQG35CZwfGXrIDmG4GvNix47LIuAUrjdB_l7XMPQWXpWjrNyvYJWVavcWdUp.png\" alt=\"Aprendizaje supervisado o algoritmos supervisados\" width=\"500\" height=\"328\" \/><\/span><\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"font-size: 10px; text-align: center;\"><em>\u00a0<\/em><\/p>\n<h2 style=\"font-size: 14px;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Aprendizaje_no_supervisado_o_algoritmos_no_supervisados\"><\/span><span style=\"color: #b22b3b; font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\"><strong style=\"color: #b22b3b; font-size: 30px;\">Aprendizaje no supervisado o algoritmos no supervisados<\/strong><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">En esta t\u00e9cnica de <em>machine learning,<\/em> la informaci\u00f3n que se suministra al sistema, son<strong> datos<\/strong> <strong>no etiquetados<\/strong> y no supervisados. Es decir, el modelo debe identificar patrones y estructuras en datos que carecen de etiquetas y anotaciones clave. Su objetivo es <strong>descubrir<\/strong> <strong>patrones ocultos<\/strong> y datos relacionados, para luego, agruparlos en <em>clusters<\/em> o categor\u00edas:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\" aria-level=\"1\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Categoriza los diferentes clientes con base en sus patrones de compra.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Genera im\u00e1genes con menos ruido y mayor claridad visual (reducci\u00f3n de la dimensionalidad).<\/span><\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Identifica patrones de compra en un grupo de transacciones.<\/span><\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Mejora la ciberseguridad.<\/span><\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Crea motores de recomendaciones.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2 style=\"font-size: 14px; text-align: justify;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFCuales_son_sus_ventajas\"><\/span><span style=\"color: #b22b3b; font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\"><strong style=\"color: #b22b3b; font-size: 30px;\">\u00bfCu\u00e1les son sus ventajas?<\/strong><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Ambos tipos de aprendizaje tienen ventajas espec\u00edficas. Dentro del <strong>algoritmo supervisado<\/strong> se tiene:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Alta precisi\u00f3n y confiabilidad. El modelo aprende con ejemplos supervisados por humanos, precisos y claros. Adem\u00e1s, puede ir mejorando con el tiempo.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Mejor entendimiento de los datos. Es posible <strong>clasificar y categorizar<\/strong> los datos para un an\u00e1lisis m\u00e1s claro, desde datos empresariales hasta aplicaciones cient\u00edficas.<\/span><\/li>\n<li aria-level=\"1\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Mayor velocidad de aprendizaje. Al entrenar con datos etiquetados, el aprendizaje del modelo es m\u00e1s eficiente.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Ahora bien, el <strong>algoritmo no supervisado<\/strong> ofrece los siguientes beneficios:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Explora y descubre comportamientos. Identifica relaciones entre variables y patrones ocultos.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">An\u00e1lisis eficiente y efectivo. Se estudian <strong>enormes conjuntos<\/strong> de datos.<\/span><\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Menor costo. No requiere la creaci\u00f3n y etiquetado de datos de entrenamiento.<\/span><\/li>\n<li aria-level=\"1\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\">Mayor flexibilidad y adaptabilidad. Puede ser empleado en una amplia gama de datos, como texto, im\u00e1genes, audio y video.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2 style=\"font-size: 14px;\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"El_futuro_del_machine_learning\"><\/span><span style=\"color: #b22b3b; font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\"><strong style=\"color: #b22b3b; font-size: 30px;\">El futuro del machine learning<\/strong><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\"><span style=\"color: #666666;\">The <em>machine learning<\/em> est\u00e1 modificando nuestro mundo y promete revolucionar, a\u00fan m\u00e1s, distintos \u00e1mbitos de la sociedad. Con esto en mente, son los profesionales m\u00e1s preparados, por ejemplo, con un<\/span> <span style=\"text-decoration: none; color: #ff3b49;\"><strong>M\u00e1ster en Inteligencia Artificial: Gesti\u00f3n e Implantaci\u00f3n de Modelos<\/strong><\/span>, quienes lideren la transformaci\u00f3n hacia el futuro.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif; color: #666666;\">The <strong>aprendizaje supervisado<\/strong> se emplea cuando se conocen las etiquetas de los datos para obtener una <strong>predicci\u00f3n<\/strong>, mientras que en el <strong>aprendizaje no supervisado<\/strong> se <strong>descubren<\/strong> patrones completamente nuevos con datos sin etiquetas. Adem\u00e1s:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\" aria-level=\"1\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif; color: #666666;\">El aprendizaje supervisado requiere <strong>mayor cantidad de datos<\/strong> de entrenamiento que el aprendizaje no supervisado.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\" aria-level=\"1\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif; color: #666666;\">The <strong>precisi\u00f3n <\/strong>del modelo en el aprendizaje supervisado depende en gran parte de la <strong>calidad de los datos<\/strong>. En el aprendizaje no supervisado, depende de la elecci\u00f3n correcta del <strong>algoritmo y los par\u00e1metros<\/strong>.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-family: Tahoma, Arial, Helvetica, sans-serif;\"><a style=\"color: #ffc000; text-decoration: underline;\" href=\"https:\/\/www.structuralia.com\/\"><strong><span style=\"color: #ff3b49;\">Structuralia<\/span><\/strong><\/a> es una escuela que ofrece posgrados en diferentes \u00e1reas de la inteligencia artificial, con los mejores profesionales y contenidos de alta calidad. El futuro ya est\u00e1 en nuestras manos y el \u00e9xito tambi\u00e9n.<\/span><\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos t\u00e9cnicas de machine learning\u00a0 para hacer \u201caprender\u201d a los sistemas computacionales.a e incluso, alimentaci\u00f3n. \u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre estas dos t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico? \u00bfD\u00f3nde se aplica cada uno? Esta es la informaci\u00f3n. Dos t\u00e9cnicas empleadas en la ciencia de datos El aprendizaje supervisado y no [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":4887,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_ayudawp_aiss_exclude":false,"_ayudawp_aiss_summary":"","_ayudawp_aiss_summary_provider":"","_ayudawp_aiss_summary_hash":"","footnotes":""},"categories":[266],"tags":[],"class_list":["post-7587","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-transformacion-digital"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Entendiendo el aprendizaje supervisado y no supervisado<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos t\u00e9cnicas de machine learning para hacer \u201caprender\u201d a los sistemas computacionales.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7587\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Entendiendo el aprendizaje supervisado y no supervisado\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos t\u00e9cnicas de machine learning para hacer \u201caprender\u201d a los sistemas computacionales.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Blog de Structuralia\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-12-03T07:58:17+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-03-27T12:46:28+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/blog.structuralia.com\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1050\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"550\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Equipo de redactores\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Equipo de redactores\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3 minutes\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Entendiendo el aprendizaje supervisado y no supervisado","description":"El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos t\u00e9cnicas de machine learning para hacer \u201caprender\u201d a los sistemas computacionales.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7587","og_locale":"en_US","og_type":"article","og_title":"Entendiendo el aprendizaje supervisado y no supervisado","og_description":"El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos t\u00e9cnicas de machine learning para hacer \u201caprender\u201d a los sistemas computacionales.","og_url":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/","og_site_name":"Blog de Structuralia","article_published_time":"2024-12-03T07:58:17+00:00","article_modified_time":"2026-03-27T12:46:28+00:00","og_image":[{"width":1050,"height":550,"url":"https:\/\/blog.structuralia.com\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Equipo de redactores","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Equipo de redactores","Est. reading time":"3 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/"},"author":{"name":"Equipo de redactores","@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/#\/schema\/person\/87ddd066f2b0e01e832284f797138b7b"},"headline":"Entendiendo el aprendizaje supervisado y no supervisado","datePublished":"2024-12-03T07:58:17+00:00","dateModified":"2026-03-27T12:46:28+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/"},"wordCount":668,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/blog.structuralia.com\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado.jpg","articleSection":["Transformaci\u00f3n digital"],"inLanguage":"en-US","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/","url":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/","name":"Entendiendo el aprendizaje supervisado y no supervisado","isPartOf":{"@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/blog.structuralia.com\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado.jpg","datePublished":"2024-12-03T07:58:17+00:00","dateModified":"2026-03-27T12:46:28+00:00","description":"El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos t\u00e9cnicas de machine learning para hacer \u201caprender\u201d a los sistemas computacionales.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/#breadcrumb"},"inLanguage":"en-US","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"en-US","@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/#primaryimage","url":"https:\/\/blog.structuralia.com\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado.jpg","contentUrl":"https:\/\/blog.structuralia.com\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado.jpg","width":1050,"height":550},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/aprendizaje-supervisado-y-no-supervisado\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Inicio","item":"https:\/\/blog.structuralia.com"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Transformaci\u00f3n digital","item":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/transformacion-digital"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"Entendiendo el aprendizaje supervisado y no supervisado"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/#website","url":"https:\/\/blog.structuralia.com\/","name":"Structuralia's Official Blog","description":"On our blog, we create specialized content to keep you up to date on all the latest news, trends, and tips related to engineering.","publisher":{"@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/#organization"},"alternateName":"STRUCTURALIA","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/blog.structuralia.com\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"en-US"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/#organization","name":"Structuralia Blog","url":"https:\/\/blog.structuralia.com\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"en-US","@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/blog.structuralia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/logo.svg","contentUrl":"https:\/\/blog.structuralia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/logo.svg","width":36,"height":38,"caption":"Blog de Structuralia"},"image":{"@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/#\/schema\/logo\/image\/"}},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/blog.structuralia.com\/#\/schema\/person\/87ddd066f2b0e01e832284f797138b7b","name":"Editorial Team","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"en-US","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/6047234e84771ae0815c2fc62265d85296754868378b6dd88865366408801df4?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/6047234e84771ae0815c2fc62265d85296754868378b6dd88865366408801df4?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/6047234e84771ae0815c2fc62265d85296754868378b6dd88865366408801df4?s=96&d=mm&r=g","caption":"Equipo de redactores"},"url":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/autor\/equipo-de-redactores\/"}]}},"views":276,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7587","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7587"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7587\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4887"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7587"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7587"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.structuralia.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7587"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}