El aprendizaje automático o machine learning en inglés, es un campo de la inteligencia artificial (IA) que involucra el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten que los sistemas informáticos aprendan de los datos, identifiquen patrones y hagan predicciones o decisiones sin estar programados explícitamente.
La idea básica detrás del aprendizaje automático es permitir que las máquinas aprendan y mejoren a partir de los datos, de forma similar a como los humanos aprenden de la experiencia. Esto implica introducir grandes cantidades de datos en un algoritmo de aprendizaje automático, que luego analiza e identifica patrones en los datos. Basado en estos patrones, el algoritmo puede hacer predicciones o decisiones sobre nuevos datos que no ha visto antes.
Hay tres tipos principales de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.
El aprendizaje supervisado implica entrenar un modelo de aprendizaje automático en un conjunto de datos etiquetado, donde cada punto de datos tiene una etiqueta asociada o un resultado que el modelo intenta predecir. Por ejemplo, un algoritmo de aprendizaje supervisado podría entrenarse en un conjunto de datos de imágenes de animales etiquetados con sus nombres correspondientes, como “perro”, “gato” o “pájaro”. El modelo entonces podría predecir las etiquetas de nuevas imágenes que no ha visto antes.
El aprendizaje no supervisado, por otro lado, implica entrenar un modelo en un conjunto de datos sin etiquetar, donde el objetivo es identificar patrones y estructuras en los datos. Por ejemplo, se podría entrenar un algoritmo de aprendizaje no supervisado en un conjunto de datos de historiales de compra de clientes para identificar grupos de clientes con hábitos de compra similares.
El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que un agente aprende a tomar decisiones interactuando con un entorno y recibiendo comentarios en forma de recompensas o penalizaciones. Este tipo de aprendizaje se usa a menudo en robótica, juegos y vehículos autónomos.
En general, el aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones prácticas en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y voz, la detección de fraudes y el análisis predictivo.