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.