Los métodos de aprendizaje de la Inteligencia Artificial incluyen aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje por refuerzo, aprendizaje profundo y aprendizaje por transferencia. El aprendizaje supervisado utiliza algoritmos de aprendizaje para construir un modelo a partir de datos etiquetados. El aprendizaje no supervisado utiliza algoritmos para descubrir patrones y estructuras en datos sin etiquetar. El aprendizaje por refuerzo utiliza algoritmos de aprendizaje para tomar decisiones sobre acciones óptimas en un entorno. El aprendizaje profundo usa redes neuronales para detectar patrones complejos en datos. Y el aprendizaje por transferencia utiliza conocimientos de un dominio para resolver problemas en otro.
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