¿Qué es el aprendizaje automático?

Un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) es el área de la ciencia computacional que se centra en el análisis y la interpretación de patrones y estructuras de datos que hacen posible el aprendizaje, el razonamiento y la toma de decisiones sin interacción humana. Dicho de otro modo, el aprendizaje automático permite que el usuario alimente un algoritmo informático con una cantidad ingente de datos, a partir de los cuales el ordenador analice toda la información y sea capaz de tomar decisiones y hacer recomendaciones basándose únicamente en los datos introducidos. En el caso de identificar correcciones, el algoritmo puede incorporar esa información para mejorar la toma de decisiones futura.

El aprendizaje automático consta de tres partes:

• El algoritmo computacional, situado en el núcleo de la toma de determinaciones.
• Las variables y las funciones que conforman la decisión.
• El conocimiento base según el cual se sabe la respuesta que permite aprender al sistema (lo entrena) .

Inicialmente, el modelo se alimenta de datos de parámetros para los que se conoce la respuesta. Se ejecuta entonces el algoritmo y se realizan ajustes hasta que el resultado del algoritmo (el aprendizaje) coincide con la respuesta conocida. En este momento, se va aumentando la cantidad de datos que se introducen para ayudar al sistema a aprender y procesar un número mayor de decisiones computacionales.