“Algoritmos que analizan datos, aprenden de esos datos y luego aplican lo que han aprendido para tomar decisiones informadas”
Un ejemplo sencillo de un algoritmo de aprendizaje automático es un servicio de transmisión de música bajo demanda. Para que el servicio tome una decisión sobre qué nuevas canciones o artistas recomendar a un oyente, los algoritmos de aprendizaje automático asocian las preferencias del oyente con otros oyentes que tienen un gusto musical similar. Esta técnica, que a menudo se promociona simplemente como IA, se utiliza en muchos servicios que ofrecen recomendaciones automatizadas.
El aprendizaje automático alimenta todo tipo de tareas automatizadas que abarcan múltiples industrias, desde empresas de seguridad de datos que buscan malware hasta profesionales financieros que desean alertas para transacciones favorables. Los algoritmos de IA están programados para aprender constantemente de una manera que simula un asistente personal virtual, algo que hacen bastante bien.
El aprendizaje automático implica una gran cantidad de matemáticas y codificación complejas que, al final del día, cumplen una función mecánica de la misma manera que lo hace una linterna, un automóvil o una pantalla de computadora.
Cuando decimos que algo es capaz de “aprendizaje automático”, significa que es algo que realiza una función con los datos que se le proporcionan y mejora progresivamente con el tiempo. Es como si tuviera una linterna que se enciende cada vez que dice “está oscuro”, por lo que reconocería diferentes frases que contienen la palabra “oscuro”.
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