El Aprendizaje Automático (Machine Learning en inglés) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender a través de la experiencia y mejorar su desempeño en tareas específicas.
El aprendizaje automático se basa en la idea de que las computadoras pueden aprender a partir de datos, sin necesidad de programar explícitamente todas las reglas y decisiones. Para ello, los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes cantidades de datos y extraen patrones y relaciones que permiten realizar predicciones o tomar decisiones.
Entre las aplicaciones del aprendizaje automático se incluyen el reconocimiento de patrones, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, la detección de fraudes, la recomendación de productos y servicios, entre otros.
Los algoritmos de aprendizaje automático se dividen en dos categorías principales: el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. En el aprendizaje supervisado, se entrenan los algoritmos utilizando datos etiquetados, es decir, datos que ya han sido clasificados o categorizados previamente. En el aprendizaje no supervisado, los algoritmos trabajan con datos no etiquetados, y deben descubrir por sí mismos patrones y relaciones entre los datos. También existen otras categorías de aprendizaje automático, como el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje semi-supervisado.
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