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Aprendizaje automático

¿Qué es Aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (machine learning) es una rama de la inteligencia artificial en la que los ordenadores deducen patrones de los datos en vez de recibir cada regla programada. Según la tarea, los modelos aprenden de ejemplos etiquetados (supervisado), de datos sin etiquetar (no supervisado) o mediante recompensas (por refuerzo). Las aplicaciones van desde filtros de spam y previsiones de demanda hasta recomendaciones de productos. La calidad depende mucho de la cantidad y la calidad de los datos de entrenamiento.

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Términos relacionados

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo (deep learning) es una rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas. Estas redes aprenden por sí mismas, a partir de grandes cantidades de datos, qué rasgos son importantes, desde bordes en imágenes hasta relaciones de significado en textos. Es la base de los modelos de lenguaje actuales, del reconocimiento de imágenes y voz y de la traducción automática, y suele requerir mucha potencia de cálculo y datos.

redes neuronales
aprendizaje automático
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Aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado, un modelo aprende de ejemplos cuya respuesta correcta ya se conoce, como correos marcados como «spam» o «no spam». A partir de ellos deduce reglas para clasificar casos nuevos o predecir valores. Las tareas típicas son la clasificación y la regresión; el mayor esfuerzo está en preparar datos bien etiquetados.

Machine learning
Entrenamiento
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Aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje no supervisado, un modelo recibe datos sin respuestas correctas predefinidas y busca estructuras por sí mismo. Los métodos típicos son el clustering, que agrupa registros parecidos, y la reducción de dimensionalidad, que condensa muchas variables en unas pocas esenciales. Puedes usarlo para descubrir segmentos de clientes o detectar transacciones inusuales; después, alguien con conocimiento del negocio debe interpretar los grupos encontrados.

Machine learning
Clustering
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Aprendizaje por refuerzo (RL)

El aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning) es una rama del aprendizaje automático en la que un agente aprende por ensayo y error. Actúa en un entorno, recibe recompensas por los buenos resultados y penalizaciones por los malos, y así desarrolla una estrategia que maximiza el beneficio total. Ejemplos conocidos son los programas que dominan juegos de mesa como el go, el control de robots o el ajuste de modelos de lenguaje a partir de valoraciones humanas.

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