Machine Learning (Aprendizaje Automático)
Machine Learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de datos sin ser explícitamente programadas para realizar tareas específicas.
Aquí tienes los conceptos que puedes usar en el glosario del bootcamp, primero de forma concisa y luego con más detalles:
Machine Learning es un campo de estudio que se centra en el desarrollo de algoritmos que permitan a las computadoras aprender y hacer predicciones o decisiones basadas en datos. En lugar de seguir instrucciones estrictas, las máquinas analizan patrones en los datos y mejoran su rendimiento con el tiempo. Existen tres tipos principales de aprendizaje en ML:
- Aprendizaje supervisado: Se entrena un modelo con datos etiquetados (por ejemplo, imágenes de perros y gatos con etiquetas "perro" y "gato").
- Aprendizaje no supervisado: El modelo trabaja con datos no etiquetados y busca patrones por sí mismo.
- Aprendizaje por refuerzo: El modelo aprende a través de pruebas y errores, recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones.
Es como entrenar a un perro: en lugar de decirle exactamente qué hacer, le muestras ejemplos y él aprende a reconocer patrones. Un algoritmo de Machine Learning hace algo similar con datos, mejorando su rendimiento con la práctica.
Nota adicional: Se usa en predicciones como detección de fraudes bancarios y recomendaciones personalizadas.
Sugerencias
- Practica con conjuntos de datos públicos
- Explora plataformas como Kaggle
- Experimenta con Google Colab para tus primeros modelos
Libro recomendado
Machine Learning - Guía Paso a Paso Para Implementar Algoritmos De Machine Learning Con Python
Video complementario
- 9 conceptos fundamentales de Machine Learning | Machine Learning 101: Un video que nos permite comprender la complejidad de esta área de investigación/aplicación.
