El aprendizaje automático (machine learning) es una subdisciplina de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin ser programadas explícitamente para realizar tareas específicas. El aprendizaje automático se basa en la idea de que las máquinas pueden identificar patrones en los datos y mejorar su rendimiento a medida que se les proporciona más información.
Características del Aprendizaje Automático
- Modelos Predictivos: El aprendizaje automático se centra en la creación de modelos que pueden hacer predicciones basadas en datos de entrada. Estos modelos se entrenan utilizando conjuntos de datos y se ajustan para mejorar su precisión.
- Tipos de Aprendizaje: Existen diferentes tipos de aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje supervisado (donde se entrena un modelo con datos etiquetados), el aprendizaje no supervisado (donde se busca identificar patrones en datos no etiquetados) y el aprendizaje por refuerzo (donde un agente aprende a tomar decisiones a través de la interacción con un entorno).
- Automatización: Una de las principales ventajas del aprendizaje automático es su capacidad para automatizar tareas que tradicionalmente requerían intervención humana. Esto incluye tareas como la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de tendencias.
- Evolución Continua: Los modelos de aprendizaje automático pueden mejorar con el tiempo a medida que se les proporciona más datos. Esto permite que las máquinas se adapten a cambios en el entorno y mejoren su rendimiento.
