Machine Learning es un área de Inteligencia Artificial (IA) que se centra en el desarrollo de algoritmos de computadora que puedan aprender de los datos y mejorar su rendimiento por sí mismos. El aprendizaje automático es una rama interdisciplinaria de la informática que trata con el diseño y desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las máquinas aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en una variedad de aplicaciones, desde el diagnóstico médico hasta la predicción del mercado de valores.
El objetivo del aprendizaje automático es desarrollar sistemas que puedan aprender automáticamente de los datos y mejorar su rendimiento sin requerir ninguna programación explícita. Los algoritmos utilizados para este propósito se conocen como algoritmos de aprendizaje supervisado. Estos algoritmos se utilizan para construir modelos a partir de datos etiquetados, que luego se utilizan para realizar predicciones en datos no vistos. Ejemplos de algoritmos de aprendizaje supervisado incluyen regresión lineal, árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte.
También se utilizan algoritmos de aprendizaje no supervisado en el aprendizaje automático. Estos algoritmos se utilizan para descubrir patrones en datos sin etiquetar. Ejemplos de algoritmos de aprendizaje no supervisado incluyen el agrupamiento, el análisis de componentes principales y los mapas autoorganizados. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado se utilizan para explorar datos sin ninguna suposición o etiqueta previa, y a menudo pueden descubrir interesantes patrones que pueden no haber sido notados por los humanos.
