¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático o "machine learning" en inglés, es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos que permiten a los sistemas informáticos aprender y mejorar su desempeño en una tarea específica sin necesidad de ser programados explícitamente para cada tarea en particular.
En lugar de seguir un conjunto de reglas específicas diseñadas por un programador humano, el aprendizaje automático utiliza datos y estadísticas para encontrar patrones y relaciones, lo que permite que el sistema aprenda y mejore su desempeño en una tarea específica.
Existen tres tipos principales de aprendizaje automático:
- Supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- En el aprendizaje supervisado, el algoritmo se entrena con un conjunto de datos etiquetados, es decir, en los que se conoce la respuesta correcta para cada ejemplo.
- En el aprendizaje no supervisado, el algoritmo se entrena con un conjunto de datos sin etiquetar, es decir, en los que no se conoce la respuesta correcta para cada ejemplo.
- Por último, en el aprendizaje por refuerzo, el algoritmo aprende a través de la retroalimentación positiva o negativa que recibe en función de su desempeño en una tarea.
El aprendizaje automático tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos, como el reconocimiento de voz y de imágenes, la detección de fraudes en transacciones financieras, la predicción de resultados electorales y el diagnóstico médico. Estos algoritmos también son fundamentales en la automatización de tareas.
En conclusión, el aprendizaje automático hace a las IA más temibles, ya que son capaces de aprender habilidades y palabras sin necesidad de programación humana.
*Fuente: https://www.cnil.fr/fr/definition/apprentissage-automatique
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