El aprendizaje automático es una subdisciplina de la inteligencia artificial y de la informática que se centra en el desarrollo de algoritmos capaces de aprender a partir de datos.
Estos algoritmos construyen modelos matemáticos basados en conjuntos de datos de entrenamiento para identificar patrones, estructuras y relaciones dentro de los datos. Posteriormente, estos modelos pueden aplicarse a nuevos conjuntos de datos para realizar clasificaciones, predicciones o tomar decisiones.
Los principales enfoques del aprendizaje automático incluyen el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. Las implementaciones modernas suelen utilizar redes neuronales y arquitecturas de aprendizaje profundo.
Definición:
“A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.”
Fuente:
Tom M. Mitchell – Machine Learning, McGraw-Hill, 1997