Descripción: La supervisión débil es un enfoque de aprendizaje automático que se caracteriza por el uso de datos de entrenamiento que contienen etiquetas ruidosas, limitadas o imprecisas. A diferencia del aprendizaje supervisado tradicional, donde los modelos se entrenan con datos etiquetados de manera precisa y exhaustiva, la supervisión débil permite que los algoritmos aprendan a partir de información menos confiable. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde la obtención de datos etiquetados de alta calidad es costosa o impracticable. La supervisión débil se basa en la idea de que, aunque las etiquetas sean imperfectas, pueden proporcionar suficiente información para que el modelo aprenda patrones significativos. Este método puede incluir técnicas como el uso de etiquetas generadas automáticamente, la combinación de múltiples fuentes de datos o la utilización de algoritmos que pueden inferir etiquetas a partir de ejemplos similares. La relevancia de la supervisión débil radica en su capacidad para facilitar el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial en dominios variados donde los datos etiquetados son escasos, lo que a su vez puede acelerar el desarrollo de aplicaciones en diversas áreas de aprendizaje automático.
