El aprendizaje automático, o «machine learning» en inglés, es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras aprender a partir de y hacer predicciones o decisiones basadas en datos. En lugar de ser programadas explícitamente para realizar una tarea, las máquinas usan estos algoritmos y grandes cantidades de datos para identificar patrones y mejorar su rendimiento por sí mismas.
Hay varios enfoques y técnicas en el aprendizaje automático, incluyendo:
1. Aprendizaje supervisado: En este enfoque, se proporciona a la máquina un conjunto de datos de entrenamiento con las respuestas correctas (etiquetas). El objetivo es que la máquina aprenda una función general que mapee las entradas a las salidas correctas.
2. Aprendizaje no supervisado: Aquí, los datos no están etiquetados y el objetivo es que la máquina identifique estructuras o patrones por sí misma. Un ejemplo común es la agrupación o «clustering».
3. Aprendizaje por refuerzo: En este enfoque, el modelo aprende a partir de la retroalimentación de sus acciones en un entorno. Recibe recompensas o penalizaciones según la calidad de sus acciones y, con el tiempo, busca maximizar su recompensa total.
4. Aprendizaje semi-supervisado: Es una combinación de aprendizaje supervisado y no supervisado, donde se utiliza un pequeño conjunto de datos etiquetados junto con un conjunto más grande de datos no etiquetados para mejorar el rendimiento del modelo.
5. Aprendizaje profundo (Deep Learning): Se refiere a redes neuronales con muchas capas. Estas redes son capaces de aprender características complejas de los datos y han sido fundamentales en avances recientes en áreas como visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural.
El aprendizaje automático tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos, desde la recomendación de productos en tiendas en línea hasta la detección de enfermedades en imágenes médicas. La creciente disponibilidad de datos y el avance en capacidad de cómputo han impulsado el crecimiento y la relevancia de esta área en la última década.
