Definición corta: Técnica de IA que entrena modelos con datos para predecir o clasificar sin programar reglas explícitas.
Ejemplo rápido: Un modelo aprende de historiales de soporte para predecir si un ticket es urgente o no.
Por qué importa:
- Automatiza tareas repetitivas con alta precisión.
- Mejora decisiones con datos reales.
- Escala sin aumentar costes lineales.
Relacionado: Inteligencia artificial, Red neuronal, Deep learning
FAQ
¿Qué es el aprendizaje automático?
Es un conjunto de métodos que permiten a un sistema mejorar su rendimiento en una tarea aprendiendo de datos.
¿Para qué se usa el aprendizaje automático?
Para clasificar correos, recomendar productos, detectar fraudes o prever demanda, entre muchos otros.
¿Diferencia entre aprendizaje automático y deep learning?
Deep learning es un subcampo del ML que usa redes neuronales profundas para problemas complejos (imágenes, voz, lenguaje).
¿Un ejemplo práctico de ML?
Un clasificador que detecta “phishing” analizando el texto y la URL del correo.
¿ML es lo mismo que IA?
ML es una parte de la IA; la IA es el campo general y ML es una técnica dentro de él.