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En los últimos años, el término "aprendizaje automático" ha estado apareciendo en varias discusiones y foros, pero ¿qué significa exactamente? El aprendizaje automático se puede definir como un método para el análisis de datos, basado en el reconocimiento de patrones y el aprendizaje computacional. Se compone de diferentes algoritmos como redes neuronales, árboles de decisión, redes bayesianas, etc. El aprendizaje automático utiliza estos algoritmos para aprender de los datos y recuperar información oculta de los datos. El proceso de aprendizaje es iterativo, por lo que los nuevos datos también se manejan sin supervisión. La ciencia para aprender de datos anteriores y usarla para datos futuros no es nueva, pero está ganando más popularidad.
¿Qué es el aprendizaje automático?
Si bien algunas personas creen que el aprendizaje automático no es mejor que los métodos tradicionales de programación de computadoras que todavía están en uso, muchos consideran que el aprendizaje automático es una revolución en el campo de la inteligencia artificial (IA). Creen que utilizando esta tecnología, las máquinas podrán aprender cosas y hacer cosas con su propia experiencia, en lugar de simplemente seguir instrucciones humanas.
Para comprender más sobre el significado del aprendizaje automático, podemos compararlo con la programación informática tradicional. Las siguientes secciones discutirán más sobre el aprendizaje automático y su diferencia con la programación tradicional. (Para conocer algunos de los pros y los contras del aprendizaje automático, consulte Las promesas y las trampas del aprendizaje automático).
