Machine Learning (ML) es un área de la inteligencia artificial (IA) que permite que los programas informáticos aprendan de los datos de forma automática y autónoma. Busca construir sistemas que sean capaces de mejorar a partir de la experiencia a lo largo del tiempo, sin estar específicamente programados para hacerlo. ML utiliza algoritmos que interpretan datos y toman decisiones basadas en la información disponible.
Los algoritmos de ML utilizan una variedad de métodos, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje profundo. El aprendizaje supervisado implica entrenar una máquina para identificar patrones en un conjunto de datos, que utiliza para generar predicciones sobre datos adicionales. El aprendizaje no supervisado busca patrones en los datos e identifica grupos en esos datos, así como valores atípicos. El aprendizaje por refuerzo funciona estableciendo una meta y proporcionando recompensas por ciertos resultados, animando a la máquina a seleccionar el resultado más apropiado para alcanzar esa meta. El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales artificiales que se componen de múltiples capas para procesar datos.
El aprendizaje automático tiene muchos usos prácticos en la industria, desde predecir el comportamiento de los clientes hasta optimizar las cadenas de suministro. Se utiliza cada vez más en aplicaciones médicas, como en el diagnóstico de enfermedades, así como en el análisis de imágenes médicas. También se utiliza en reconocimiento facial, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural, robótica y juegos.
El aprendizaje automático siempre está evolucionando a medida que los diseñadores de software buscan crear mejores algoritmos que puedan realizar tareas más complejas. Esto es necesario para mantenerse a la vanguardia de un campo que avanza rápidamente. A medida que pasa el tiempo, el aprendizaje automático se volverá aún más importante en el mundo digital.
