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¿Qué es? 

El machine learning o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial (IA) y la informática que se centra en el uso de datos y algoritmos para permitir que la IA imite la forma en que los humanos aprenden, mejorando gradualmente su precisión.

¿Cómo funciona?

1. Un proceso de toma de decisiones: En general, los algoritmos de machine learning se utilizan para hacer una predicción o clasificación. Basándose en algunos datos de entrada, que pueden estar etiquetados o sin etiquetar, tu algoritmo producirá una estimación sobre un patrón en los datos.
2. Una función de error: Una función de error evalúa la predicción del modelo. Si hay ejemplos conocidos, una función de error puede hacer una comparación para evaluar la precisión del modelo.
3. Un proceso de optimización del modelo: Si el modelo puede ajustarse mejor a los puntos de datos en el conjunto de entrenamiento, entonces los pesos se ajustan para reducir la discrepancia entre el ejemplo conocido y la estimación del modelo. El algoritmo repetirá este proceso iterativo de "evaluar y optimizar", actualizando los pesos de manera autónoma hasta que se haya alcanzado un umbral de precisión.

Por ejemplo, si estás construyendo un sistema de recomendación de películas, puedes proporcionar información sobre ti mismo y tu historial de visualización como entrada. El algoritmo tomará esa entrada y aprenderá cómo devolver una salida precisa: películas que disfrutarás. Algunas entradas podrían ser películas que has visto y valorado positivamente, el porcentaje de películas que has visto que son comedias, o cuántas películas presentan a un actor en particular. La tarea del algoritmo es encontrar estos parámetros y asignarles pesos. Si el algoritmo acierta, los pesos que utilizó se mantienen iguales. Si se equivoca con una película, los pesos que llevaron a la decisión incorrecta se ajustan para que no cometa ese tipo de error nuevamente.

Dado que un algoritmo de machine learning se actualiza de manera autónoma, la precisión analítica mejora con cada ejecución a medida que se enseña a sí mismo a partir de los datos que analiza. Esta naturaleza iterativa del aprendizaje es única y valiosa porque ocurre sin intervención humana, lo que permite al algoritmo descubrir ideas ocultas sin estar específicamente programado para hacerlo.

Fuentes: https://www.ibm.com/topics/machine-learning

https://ischoolonline.berkeley.edu/blog/what-is-machine-learning/

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Autores: Manuel Flores, Rogie Lantano, Raúl Gomez , Pablo de Rufo, Marco Huerta, John Salcedo - Las Encinas