Machine Learning.

El aprendizaje automático (ML) es el estudio científico de algoritmos y modelos estadísticos que los sistemas informáticos usan para realizar una tarea específica sin usar instrucciones explícitas, sino que se basan en patrones e inferencia. Es visto como un subconjunto de inteligencia artificial. Los algoritmos de aprendizaje automático crean un modelo matemático basado en datos de muestra, conocidos como «datos de entrenamiento», para hacer predicciones o decisiones sin ser programado explícitamente para realizar la tarea. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como el filtrado de correo electrónico y la visión por computadora, donde es difícil o inviable desarrollar un algoritmo convencional para realizar la tarea de manera efectiva. .

Otra definición sería que Machine Learning es una aplicación de IA que permite que los sistemas aprendan y mejoren a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

De manera similar a cómo el cerebro humano obtiene conocimiento y comprensión, el aprendizaje automático se basa en entradas, como datos de entrenamiento o gráficos de conocimiento, para comprender entidades, dominios y las conexiones entre ellos. Con las entidades definidas, el aprendizaje profundo puede comenzar.

El proceso de aprendizaje automático comienza con observaciones o datos, como ejemplos, experiencia directa o instrucción. Busca patrones en los datos para luego hacer inferencias basadas en los ejemplos proporcionados. El objetivo principal de ML es permitir que las computadoras aprendan de forma autónoma sin intervención o asistencia humana y ajusten las acciones en consecuencia.