Aprendizaje automático (ML)

El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es un tipo de Inteligencia Artificial (IA) que permite a las aplicaciones informáticas realizar tareas específicas sin instrucciones explícitas. Se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden cambiar y mejorar cuando se exponen a nuevos datos.

Los algoritmos de ML se utilizan para resolver problemas como el diagnóstico médico, el reconocimiento de voz e imágenes, la clasificación y catalogación de artículos, los robots autónomos, la detección del fraude, el análisis predictivo, la navegación autónoma y el procesamiento del lenguaje natural. Los algoritmos suelen ejecutarse con datos procedentes de diversas fuentes, como encuestas, observaciones y experimentos.

Los algoritmos de ML utilizan una amplia gama de técnicas, como el aprendizaje supervisado y no supervisado, así como el aprendizaje profundo. El aprendizaje supervisado se produce cuando un sistema recibe los datos y una respuesta predeterminada que debe proporcionar, mientras que el aprendizaje no supervisado permite al sistema aprender de los datos sin una tarea predeterminada por el sistema. El aprendizaje profundo es un subconjunto del ML y utiliza datos de entrada más grandes y redes de neuronas más grandes para que el sistema pueda aprender tareas complejas.

El ML tiene una amplia gama de aplicaciones en sectores como la sanidad, la ciberseguridad, el comercio minorista y las finanzas, entre otros. En sanidad, el ML puede utilizarse para detectar enfermedades, como el cáncer, e identificar posibles riesgos para la salud, mientras que en ciberseguridad puede utilizarse para detectar ciberataques y detenerlos antes de que se conviertan en un incidente grave. En el sector minorista, el ML puede impulsar motores de recomendación en sitios web y aplicaciones, así como ayudar a mejorar la experiencia del cliente y sus decisiones de compra.

El ML es una tecnología en constante evolución, con nuevos avances y aplicaciones que se adoptan cada día. Es una tecnología cada vez más esencial para las empresas y organizaciones que necesitan dar sentido a grandes cantidades de datos. También tiene potencial para revolucionar muchas industrias en los próximos años.