Aprendizaje Automático

Es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender y realizar tareas sin ser programadas explícitamente.

Se basa en la capacidad de analizar datos, identificar patrones y tomar decisiones mediante el uso de sistemas computacionales.

Utiliza técnicas estadísticas y matemáticas, como redes neuronales, árboles de decisión y regresión, para mejorar la precisión y eficiencia de las predicciones o clasificaciones.

Su implementación abarca múltiples áreas, como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, el reconocimiento de voz y la recomendación de productos en plataformas digitales.

Existen diferentes tipos, como el aprendizaje supervisado, no supervisado, por refuerzo y aprendizaje profundo, cada uno adecuado para problemas y contextos específicos.

Contribuye significativamente a la automatización de procesos, la personalización de contenidos y el análisis de grandes volúmenes de información en tiempo real.

Implica desafíos éticos y técnicos, como la gestión de sesgos en los datos, la interpretabilidad de los modelos y la protección de la privacidad de los usuarios.