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En Machine Learning, el aprendizaje supervisado es una técnica que consiste en deducir una función a partir de datos de entrenamiento. Estos datos están formados por pares de objetos, generalmente vectores, donde un componente del par representa los datos de entrada y el otro corresponde a los resultados deseados. El objetivo del modelo es aprender a relacionar los datos de entrada con los resultados esperados para poder realizar predicciones o clasificaciones en datos nuevos.