{"id":29008,"date":"2021-08-14T13:25:32","date_gmt":"2021-08-14T13:25:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/glossary\/ml-machine-learning\/"},"modified":"2023-12-10T21:59:07","modified_gmt":"2023-12-10T21:59:07","slug":"ml-machine-learning","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/glosario\/ml-machine-learning\/","title":{"rendered":"Machine Learning<\/span>"},"content":{"rendered":"

Machine Learning (ML) es el aprendizaje automatizado mediante algoritmos avanzados. Estos se componen de muchas tecnolog\u00edas, como por ejemplo el Deep Learning, (aprendizaje profundo), las redes neuronales<\/a> y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).<\/p>\n

Machine Learning, Inteligencia Artificial y Data Mining<\/h2>\n

ML pertenece al \u00e1mbito de la inteligencia artificial (AI). Significa que las maquinas cuentan con la capacidad de aprender, sin ser programadas expl\u00edcitamente. El aprendizaje autom\u00e1tico se centra en el desarrollo de programas inform\u00e1ticos que pueden cambiar cuando se exponen a nuevos datos.<\/p>\n

Por ello, el Machine Learning es similar al Data Mining. Ambos sistemas buscan patrones entre los datos. La miner\u00eda de datos, extraer estos datos para su an\u00e1lisis y comprensi\u00f3n humana. En cambio, el Machine Learning, una vez detectado los patrones, ajusta las acciones del programa en consecuencia.<\/p>\n

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Aprendizaje supervisado y no supervisado<\/h2>\n

Estas tecnolog\u00edas se utilizan en el aprendizaje no supervisado y supervisado, que funcionan guiados por las lecciones de la informaci\u00f3n existente.\u00a0Los algoritmos del aprendizaje autom\u00e1tico se clasifican a menudo como supervisados \u200b\u200bo no supervisados.<\/p>\n

Supervisado:\u00a0<\/strong>Los algoritmos supervisados \u200b\u200bpueden aplicar lo que se ha aprendido en el pasado a nuevos datos.<\/p>\n

No supervisado:\u00a0<\/strong>Los algoritmos no supervisados \u200b\u200bpueden extraer inferencias de conjuntos de datos.<\/p>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico (ML) es una aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar autom\u00e1ticamente a partir de la experiencia sin ser programado expl\u00edcitamente.<\/p><\/blockquote>\n

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Usos del Machine Learning<\/h2>\n

En el d\u00eda a d\u00eda, nos encontramos con el aprendizaje automatico en las recomendaciones de pel\u00edculas y series de Netflix, la m\u00fasica en Spotify, en los coches autonomos o la detecci\u00f3n de fraude en las tarjetas de cr\u00e9dito.<\/p>\n

Las plataformas de marketing y comercio electr\u00f3nico pueden ajustarse para proporcionar recomendaciones precisas y personalizadas a sus usuarios en funci\u00f3n del historial de b\u00fasqueda de Internet o las transacciones anteriores de los usuarios.<\/p>\n

Facebook por ejemplo ajusta el feed de publicaciones seg\u00fan el tiempo que dedicamos a las publicaciones de ciertos perfiles. Su objetivo es optimizar y aumentar el tiempo que pasamos sobre su plataforma, y para ello nos muestra en mayor cantidad aquellas publicaciones que ha detectado que captan nuestro inter\u00e9s.<\/p>\n

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En 1997, el sistema IBM Deep Blue gan\u00f3 al campe\u00f3n mundial de ajedrez Gary Kasparow<\/p>\n

En 2016, AlphaGo<\/a> derrot\u00f3 a uno de los mejores jugadores de Go, Lee Sedol.<\/p>\n

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T\u00e9rminos relacionados:<\/strong><\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 el big data es tan importante?<\/a><\/p>\n

Power BI: La herramienta de an\u00e1lisis empresarial<\/a><\/p>\n

Redes neuronales | Funcionamiento y aplicaci\u00f3n<\/a><\/p>\n

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\"\"<\/a><\/p>\n

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