Machine Learning

El Machine Learning, o aprendizaje automático, es el uso de algoritmos que permite que los programas informáticos mejoren automáticamente a través de la experiencia. En otras palabras, esos algoritmos permiten que un ordenador aprenda cómo lo hace un ser humano.

Para que aprenda, se alimenta al sistema de Machine Learning con numerosos datos con los que podrá entrenarse. Por ejemplo, se puede alimentar a un algoritmo de Machine Learning con cientos de fotos de chat para que aprenda a reconocer los chats en cualquier contexto.

Para conseguirlo, el sistema analiza las fotos proporcionadas de ejemplo para extraer “patrones” (motivos regulares) de píxeles o de colores. Después, se basará en esos análisis para determinar (predecir) si una nueva imagen representa efectivamente un chat.

Si no lo consigue, el sistema se ajustará y elegirá tal vez otros patrones sobre los que basar sus predicciones. De ese modo se entrenará y aprenderá de sus errores hasta ser capaz de identificar correctamente un chat con una precisión absoluta.

Se trata de un ejemplo sencillo que permite comprender fácilmente el concepto de Machine Learning. Así pues, estos algoritmos se utilizan en la actualidad para una gran variedad de aplicaciones en todos los sectores.

El aprendizaje automático ofrece numerosas posibilidades, y permite sobre todo resolver problemas muy complicados. Se utiliza en particular para el análisis de imágenes médicas, los asistentes digitales, la detección del fraude, la ciberseguridad o incluso los coches autónomos. En realidad se trata de una auténtica revolución industrial.

A menudo se designa al Machine Learning como una subcategoría de la inteligencia artificial. En realidad, se trata más de un campo científico independiente que reagrupa tecnologías, métodos y conceptos.

De manera general, el Machine Learning explota varias técnicas para tratar grandes volúmenes de datos y apoyarse en resultados para tomar decisiones o efectuar predicciones.

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