{"id":59057,"date":"2024-12-07T11:54:45","date_gmt":"2024-12-07T10:54:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.carolinacampalans.com\/glossary\/aprendizaje-automatico\/"},"modified":"2026-05-26T14:54:09","modified_gmt":"2026-05-26T12:54:09","slug":"aprendizaje-automatico","status":"publish","type":"glosario","link":"https:\/\/www.carolinacampalans.com\/?glosario=aprendizaje-automatico","title":{"rendered":"aprendizaje autom\u00e1tico"},"content":{"rendered":"
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Disciplina que se ocupa de desarrollar algoritmos y modelos para dotar a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en grandes vol\u00famenes de datos y elaborar predicciones a partir de ellos, sin estar expl\u00edcitamente programados para cada tarea.<\/p>\n<\/div>

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Descripci\u00f3n<\/h2><\/div>

El aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning<\/em> es un subcampo de la inteligencia artificial\u00a0que permite a los sistemas inform\u00e1ticos aprender a partir de los datos sin ser programados expl\u00edcitamente para cada tarea.<\/p>\n<\/div>

La idea central es que, en lugar de que un programador escriba reglas espec\u00edficas para cada posible escenario, el sistema utiliza algoritmos para analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones en ellos y luego aplicar esos patrones para tomar decisiones o hacer predicciones sobre datos nuevos.<\/p>\n<\/div>

El sistema mejora su precisi\u00f3n y desempe\u00f1o con el tiempo a medida que se le proporcionan m\u00e1s datos para analizar y aprender.<\/p>\n

El proceso se puede resumir en los siguientes pasos:<\/p>\n

1. Recolecci\u00f3n y preparaci\u00f3n de datos<\/b><\/p>\n

<\/b>Se recopilan y limpian grandes cantidades de datos relevantes para la tarea que el sistema debe aprender a realizar.<\/p>\n

2. Entrenamiento del modelo<\/b><\/p>\n

Los datos se introducen en un algoritmo de machine learning<\/em> (el \u00abmodelo\u00bb) que los procesa para encontrar las relaciones y patrones subyacentes. Este es el proceso de \u00abaprendizaje\u00bb.<\/p>\n

3. Evaluaci\u00f3n<\/b><\/p>\n

Se prueba el modelo con datos que no ha visto para verificar su precisi\u00f3n y rendimiento.<\/p>\n

4. Predicci\u00f3n\/aplicaci\u00f3n<\/b><\/p>\n

Una vez entrenado y validado, el modelo se utiliza para analizar nuevos datos y generar resultados o predicciones.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

<\/span>Aplicaciones comunes<\/span><\/h3>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico es la tecnolog\u00eda detr\u00e1s de muchas herramientas modernas:<\/p>\n

<\/span>Sistemas de recomendaci\u00f3n<\/b><\/span><\/h4>\n

Sugerencias de pel\u00edculas en Netflix o productos en Amazon.<\/p>\n

<\/span>Reconocimiento facial y de voz<\/b><\/span><\/h4>\n

Asistentes de voz (Siri, Alexa) y desbloqueo de tel\u00e9fonos.<\/p>\n

<\/span>Detecci\u00f3n de fraude<\/b><\/span><\/h4>\n

Identificaci\u00f3n de transacciones bancarias sospechosas.<\/p>\n

<\/span>Veh\u00edculos aut\u00f3nomos<\/b><\/span><\/h4>\n

Herramientas que hacen posible que los coches interpreten su entorno.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

<\/span>Tipos<\/span><\/h3>\n

Dentro del aprendizaje autom\u00e1tico encontramos variedades como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado o el aprendizaje por refuerzo.<\/p>\n<\/div>

<\/span>Aprendizaje supervisado<\/span><\/h4>\n

Una forma de entrenamiento que se desarrolla con base en un conjunto de datos y una etiqueta con la respuesta correcta para cada dato. Se aplica, por ejemplo, para c\u00e1lculos de regresi\u00f3n estad\u00edstica y modelos de clasificaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>

<\/span>Aprendizaje no supervisado<\/span><\/h4>\n

Creaci\u00f3n de modelos de respuesta por medio de la b\u00fasqueda de patrones y relaciones entre conjuntos de datos sin etiquetas.<\/p>\n

A diferencia del aprendizaje supervisado, en este caso se recurre a procesos de clustering<\/em> de datos.<\/p>\n<\/div>

<\/span>Aprendizaje por refuerzo<\/span><\/h4>\n
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Proceso de automatizaci\u00f3n por medio de un agente que se coloca en un ambiente determinado y que aprende a trav\u00e9s de acciones y retroalimentaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Ejemplos<\/h2><\/div>

<\/i><\/i><\/span>Clasificaci\u00f3n de spam (aprendizaje supervisado)<\/span><\/a><\/h3><\/div>
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Este es uno de los usos m\u00e1s comunes y efectivos del machine learning<\/em> hoy en d\u00eda.<\/p>\n

<\/span>El problema<\/span><\/h4>\n

El objetivo es construir un sistema que pueda examinar cualquier correo electr\u00f3nico entrante y clasificarlo autom\u00e1ticamente como \u00abspam\u00bb (correo no deseado) o \u00abham\u00bb (correo leg\u00edtimo), minimizando el riesgo de que correos importantes terminen en la carpeta de spam<\/i>.<\/p>\n

<\/span>Los datos de entrenamiento<\/span><\/h4>\n

En el aprendizaje supervisado, necesitamos datos etiquetados:<\/p>\n