Tipos de Aprendizaje Automático
El problema implica predecir una categoría discreta ('fraude' vs 'no fraude') basándose en ejemplos pasados que contienen la respuesta correcta (etiquetas). Esto define la Clasificación Supervisada.
check_circlePor tanto, la respuesta correcta es: Aprendizaje Supervisado (Clasificación).
cancelLa opción que dice: Aprendizaje No Supervisado (Clustering) es incorrecta porque se utiliza cuando NO tenemos etiquetas y queremos encontrar grupos ocultos, pero aquí ya conocemos las categorías.
cancelLa opción que dice: Aprendizaje por Refuerzo es incorrecta porque entrena a un agente mediante recompensas y castigos en un entorno dinámico, no aprendiendo de un dataset estático histórico.
cancelLa opción que dice: Aprendizaje Supervisado (Regresión) es incorrecta porque se utiliza para predecir valores numéricos continuos (como el importe), no categorías binarias.