Machine Learning

Aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender patrones y tomar decisiones a partir de datos. En lugar de ser programadas explícitamente para realizar una tarea específica, las máquinas utilizan técnicas estadísticas y matemáticas para mejorar su rendimiento a medida que se exponen a más datos.El aprendizaje automático se divide en varias categorías, incluyendo el aprendizaje supervisado, donde el modelo aprende de un conjunto de datos etiquetado; el aprendizaje no supervisado, que implica encontrar patrones en datos no etiquetados; y el aprendizaje por refuerzo, donde un agente aprende a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno y la retroalimentación de sus acciones.Esta disciplina se aplica en diversos campos, como la visión por computadora, el procesamiento de lenguaje natural, la recomendación de sistemas y la robótica, entre otros. Su crecimiento ha sido impulsado por la disponibilidad de grandes volúmenes de datos y el aumento de la capacidad computacional. En resumen, el aprendizaje automático transforma datos en conocimiento y permite a las máquinas mejorar su desempeño de manera autónoma.