Читать книгу Introducción al Machine Learning con MATLAB - Erik Cuevas Jiménez - Страница 8

A fin de responder «¿qué es el aprendizaje máquina?», es necesario partir de la siguiente definición dada por Bostjan Kaluza (2016) [1]:

El aprendizaje máquina es un subcampo de la inteligencia artificial. Este ayuda a los ordenadores a aprender y actuar como seres humanos con la ayuda de algoritmos y datos. Dado un conjunto de datos, un algoritmo de aprendizaje máquina aprende diferentes propiedades de los datos e infiere las propiedades de los datos que se pueden presentar en el futuro.

A partir de la definición anterior, se puede inferir que el objetivo del aprendizaje máquina es desarrollar sistemas que permitan a los ordenadores aprender y generalizar comportamientos. En la actualidad, el aprendizaje máquina se aplica en diversas áreas: en medicina, como auxiliar en el diagnóstico de diversas patologías y como clasificador de secuencias de ADN; en sistemas financieros, analizando el mercado de valores y detectando fraudes en el uso de tarjetas de crédito; o en informática, aplicado en sistemas de reconocimiento de habla y lenguaje escrito, entre otras.

Existen conceptos clave en el aprendizaje máquina que sientan las bases para comprender este campo. Estos pueden dividirse en dos áreas sustanciales: los conceptos sobre datos y los conceptos sobre aprendizaje. Los conceptos sobre datos otorgan la nomenclatura apropiada para describir los datos y sus conjuntos. Los conceptos sobre aprendizaje describen el aprendizaje obtenido a partir de los datos.