Extrae del texto siguiente los pasos para resolver un determinado problema de aprendizaje automático supervisado
Para resolver un determinado problema de aprendizaje supervisado, hay que realizar los siguientes pasos:

Determinar el tipo de ejemplos de entrenamiento. Antes de hacer nada, hay que decidir qué tipo de datos se van a utilizar como conjunto de entrenamiento. En el caso del análisis de la escritura, por ejemplo, podría tratarse de un solo carácter manuscrito, una palabra manuscrita entera, una frase manuscrita entera o quizás un párrafo manuscrito completo.
Reúne un conjunto de entrenamiento. El conjunto de entrenamiento debe ser representativo del uso de la función en el mundo real. Por lo tanto, se reúne un conjunto de objetos de entrada y también se reúnen las salidas correspondientes, ya sea de expertos humanos o de mediciones.
Determina la representación de características de entrada de la función aprendida. La precisión de la función aprendida depende en gran medida de cómo se represente el objeto de entrada. Normalmente, el objeto de entrada se transforma en un vector de características, que contiene una serie de características descriptivas del objeto. El número de características no debe ser demasiado grande, debido a la maldición de la dimensionalidad; pero debe contener información suficiente para predecir con precisión la salida.
Determina la estructura de la función aprendida y el algoritmo de aprendizaje correspondiente. Por ejemplo, el ingeniero puede optar por utilizar máquinas de vectores soporte o árboles de decisión.
Completa el diseño. Ejecuta el algoritmo de aprendizaje en el conjunto de entrenamiento reunido. Algunos algoritmos de aprendizaje supervisado requieren que el usuario determine ciertos parámetros de control. Estos parámetros pueden ajustarse optimizando el rendimiento en un subconjunto (llamado conjunto de validación) del conjunto de entrenamiento, o mediante validación cruzada.
Evalúa la precisión de la función aprendida. Tras el ajuste de los parámetros y el aprendizaje, el rendimiento de la función resultante debe medirse en un conjunto de prueba separado del conjunto de entrenamiento.
Utiliza los siguientes pasos para resolver un problema dado de aprendizaje supervisado:
1. Determina el tipo de ejemplos de entrenamiento,
2. Reúne un conjunto de entrenamiento.
3. Determina la representación de características de entrada de la función aprendida.
4. Determina la estructura de la función aprendida y el algoritmo de aprendizaje correspondiente.
5. Ejecuta el algoritmo de aprendizaje en el conjunto de entrenamiento reunido.
6. Evalúa la precisión de la función aprendida.
Extract the steps to resolve a given supervised machine learning problem from the following text
To solve a given problem of supervised learning, one has to perform the following steps:

Determine the type of training examples. Before doing anything else, the user should decide what kind of data is to be used as a training set. In the case of handwriting analysis, for example, this might be a single handwritten character, an entire handwritten word, an entire sentence of handwriting or perhaps a full paragraph of handwriting.
Gather a training set. The training set needs to be representative of the real-world use of the function. Thus, a set of input objects is gathered and corresponding outputs are also gathered, either from human experts or from measurements.
Determine the input feature representation of the learned function. The accuracy of the learned function depends strongly on how the input object is represented. Typically, the input object is transformed into a feature vector, which contains a number of features that are descriptive of the object. The number of features should not be too large, because of the curse of dimensionality; but should contain enough information to accurately predict the output.
Determine the structure of the learned function and corresponding learning algorithm. For example, the engineer may choose to use support-vector machines or decision trees.
Complete the design. Run the learning algorithm on the gathered training set. Some supervised learning algorithms require the user to determine certain control parameters. These parameters may be adjusted by optimizing performance on a subset (called a validation set) of the training set, or via cross-validation.
Evaluate the accuracy of the learned function. After parameter adjustment and learning, the performance of the resulting function should be measured on a test set that is separate from the training set.
Use the following steps to solve a given problem of supervised learning:
1. Determine the type of training examples,
2. Gather a training set.
3. Determine the input feature representation of the learned function.
4. Determine the structure of the learned function and corresponding learning algorithm.
5. Run the learning algorithm on the gathered training set. 
6. Evaluate the accuracy of the learned function.