Significado de Aprendizaje automático
Sustantivo masculino compuesto. Calco del inglés machine learning; en español se recomienda «aprendizaje automático» en textos generales, y se reserva la cursiva para machine learning cuando se cite el término inglés.
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial en la que los sistemas identifican patrones en grandes cantidades de datos y mejoran su rendimiento en una tarea sin ser programados paso a paso para ella.
En vez de instrucciones explícitas para cada caso, el programador diseña un modelo y un proceso de entrenamiento, y es el propio sistema el que ajusta sus parámetros internos a partir de los ejemplos que recibe.
Qué es el aprendizaje automático
En la programación tradicional, una persona escribe reglas explícitas para cada situación que el programa debe resolver. En el aprendizaje automático, en cambio, se le muestran al sistema muchos ejemplos ya resueltos —llamados datos de entrenamiento— y el propio sistema ajusta sus parámetros internos hasta encontrar los patrones que relacionan esos ejemplos con sus resultados, de modo que después pueda aplicar lo aprendido a casos nuevos que no había visto antes.
La calidad del resultado depende en gran medida de la cantidad y la calidad de los datos usados para entrenar el sistema: con pocos ejemplos, o con ejemplos poco representativos, el sistema aprende patrones equivocados o poco útiles.
Lo estudian la ciencia de la computación y la estadística, y se aplica en campos muy distintos, desde el reconocimiento de patrones en imágenes hasta la detección de fraude o la traducción automática.
Origen de la expresión aprendizaje automático
Traducción del inglés machine learning, expresión formada por machine, «máquina», y learning, «aprendizaje». Se atribuye al informático estadounidense Arthur Samuel el uso del término en 1959, en referencia a un programa capaz de mejorar su juego de damas a partir de la experiencia acumulada, sin que cada mejora estuviera programada de antemano.
Durante décadas fue un campo minoritario dentro de la inteligencia artificial, limitado por la falta de datos y de capacidad de cálculo. Su uso se extendió con fuerza a partir de la década de 2010, cuando la disponibilidad de grandes volúmenes de datos y de hardware más potente permitió entrenar modelos mucho más complejos.
Tipos de aprendizaje automático
| Tipo | En qué consiste | Ejemplo |
|---|---|---|
| Supervisado | El sistema aprende a partir de ejemplos ya etiquetados con la respuesta correcta. | Clasificar correos como spam o no spam a partir de correos ya marcados. |
| No supervisado | El sistema busca patrones o grupos en datos sin etiquetas previas. | Agrupar clientes con hábitos de compra parecidos. |
| Por refuerzo | El sistema aprende por prueba y error, recibiendo una recompensa o penalización según el resultado de sus acciones. | Un programa que aprende a jugar optimizando su estrategia con la práctica. |
Dentro del aprendizaje automático existe además el aprendizaje profundo, que usa redes neuronales con muchas capas para tratar datos especialmente complejos, como imágenes o sonido.
Ejemplos de uso de aprendizaje automático
El filtro de correo usa aprendizaje automático para distinguir mensajes legítimos de spam.
La aplicación de fotos aplica aprendizaje automático para reconocer rostros y objetos en las imágenes.
El banco entrenó un sistema de aprendizaje automático para detectar movimientos sospechosos en las cuentas.
Los investigadores compararon distintos modelos de aprendizaje automático para predecir el resultado con mayor precisión.
El asistente de traducción mejora con el tiempo gracias al aprendizaje automático aplicado sobre millones de textos.
Sinónimos y palabras relacionadas
Sinónimos: machine learning (voz inglesa, en cursiva cuando se use tal cual).
Antónimos: no tiene antónimos propiamente dichos; por contraste, la programación basada en reglas explícitas no aprende de datos.
No es lo mismo que:
- Inteligencia artificial: es el campo más amplio que estudia sistemas capaces de realizar tareas que requieren razonamiento; el aprendizaje automático es una de sus técnicas, no todo el campo.
- Red neuronal: es una técnica concreta dentro del aprendizaje automático, inspirada en el funcionamiento de las neuronas biológicas, no el único método posible.
- Algoritmo: es cualquier secuencia de pasos para resolver un problema; un sistema de aprendizaje automático usa algoritmos, pero no todo algoritmo implica aprendizaje.
Preguntas frecuentes sobre el aprendizaje automático
¿Es lo mismo aprendizaje automático que inteligencia artificial?
No. La inteligencia artificial es el campo general que busca que las máquinas realicen tareas propias de la inteligencia humana; el aprendizaje automático es una de las técnicas para lograrlo, basada en aprender patrones a partir de datos.
¿Necesita siempre muchos datos?
En general sí, sobre todo los modelos más complejos, aunque la cantidad necesaria varía según la tarea y el tipo de algoritmo empleado; algunos métodos funcionan razonablemente bien con conjuntos de datos más pequeños.
¿Qué relación tiene con el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es un subtipo de aprendizaje automático que usa redes neuronales con muchas capas, especialmente eficaz en tareas complejas como el reconocimiento de imágenes o de voz.