El aprendizaje automático es un componente integral de la inteligencia artificial (IA), utiliza metodologías estadísticas para capacitar a las máquinas a aprender y realizar tareas por sí mismas, es decir, sin la necesidad de instrucciones directas y programación explícita.
La base del aprendizaje automático son sus algoritmos. Son conjuntos complejos de reglas y modelos matemáticos que entrenan a las máquinas para que puedan analizar información, sacar conclusiones y tomar decisiones informadas.
Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan activamente para el modelado predictivo, que desempeña un papel importante en una variedad de aplicaciones, que van desde la personalización de recomendaciones en plataformas de transmisión hasta la previsión de tendencias en el mercado de valores.
Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden dividir en las siguientes categorías
Aprendizaje supervisado
Los algoritmos se entrenan en datos de entrenamiento previamente etiquetados y extrapolan este entrenamiento para predecir resultados para datos invisibles. El mecanismo es similar a la relación profesor-alumno, cuando el algoritmo (alumno) recibe conocimiento del profesor (datos) y lo aplica a nuevos escenarios.
Aprendizaje sin supervisión
Los algoritmos trabajan con datos sin etiquetar, identificando patrones y estructuras de forma independiente. Esto se puede comparar a un investigador que viaja por un territorio desconocido sin ningún conocimiento previo para conocer el área y hacer descubrimientos en el proceso.
Aprendizaje por refuerzo
Los algoritmos aprenden en función de los resultados de sus acciones, de hecho, en el proceso de su prueba y error. Realizan acciones en un entorno específico para maximizar la señal de recompensa. Si transfiere esto a la vida cotidiana, entonces el “aprendizaje por refuerzo” se puede comparar con la forma en que se le enseña a un perro a dar una pata.