¿Qué es el Aprendizaje Automático?
El Aprendizaje Automático o Machine Learning en inglés, es una rama de la inteligencia artificial que utiliza métodos estadísticos para permitir que las máquinas mejoren con la experiencia.
En la era de los datos masivos, el Aprendizaje Automático utiliza algoritmos y modelos matemáticos que ayudan a las computadoras a ‘aprender’ de los datos recopilados, y así, hacer predicciones o decidir sin ser específicamente programadas para realizar la tarea.
El aprendizaje puede ser supervisado, donde el modelo se entrena con datos etiquetados, no supervisado, donde los datos de entrada no están etiquetados y el modelo identifica patrones, o aprendizaje por refuerzo, donde el sistema aprende en función de las recompensas y castigos.
Ejemplos
Un ejemplo de Aprendizaje Automático es el sistema de recomendaciones de Netflix o Amazon. En base a los datos de tus comportamientos y gustos previos y los de usuarios similares, el algoritmo de aprendizaje automático de estas plataformas recomienda películas, series o productos que podrían interesarte.
El software de reconocimiento de voz, como Google Assistant, Siri o Alexa, también se basan en el aprendizaje automático. El software se va ‘entrenando’ con los comandos de voz del usuario y mejora su capacidad para entender y responder.
En medicina, los sistemas de diagnóstico asistido por computadora (CAD) también utilizan el aprendizaje automático para ayudar a identificar enfermedades basadas en imágenes médicas.
Preguntas frecuentes
- ¿Buscando cursos sobre Aprendizaje Automático? – En plataformas como Udemy, Coursera, edX se ofrecen cursos de aprendizaje automático para todos los niveles.
- ¿Intentando encontrar libros sobre Aprendizaje Automático? – Algunos libros populares sobre el tema son «Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow» de Aurélien Géron y «Pattern Recognition and Machine Learning» de Christopher M. Bishop.