Aprendizaje automático
El aprendizaje automático da a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente (Arthur Samuel, 1959). Es un subcampo de la informática.
La idea surgió del trabajo en inteligencia artificial. El aprendizaje automático explora el estudio y la construcción de algoritmos que pueden aprender y hacer predicciones sobre los datos. Estos algoritmos siguen instrucciones programadas, pero también pueden hacer predicciones o tomar decisiones basadas en los datos. Construyen un modelo a partir de entradas de muestra.
El aprendizaje automático se realiza allí donde no se pueden diseñar y programar algoritmos explícitos. Algunos ejemplos son el filtrado de spam, la detección de intrusos en la red o de personas malintencionadas que trabajan en la filtración de datos, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), los motores de búsqueda y la visión por ordenador.
Preguntas y respuestas
P: ¿Qué es el aprendizaje automático?
R: El aprendizaje automático es un subcampo de la informática que da a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente, utilizando algoritmos que pueden aprender y hacer predicciones sobre los datos.
P: ¿De dónde surgió la idea del aprendizaje automático?
R: La idea del aprendizaje automático surgió del trabajo en inteligencia artificial.
P: ¿Cómo funcionan los algoritmos utilizados en el aprendizaje automático?
R: Los algoritmos utilizados en el aprendizaje automático siguen instrucciones programadas, pero también pueden hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos. Construyen un modelo a partir de entradas de muestra.
P: ¿Cuándo se utiliza el aprendizaje automático?
R: El aprendizaje automático se utiliza cuando no es posible diseñar y programar algoritmos explícitos. Algunos ejemplos son el filtrado de spam, la detección de intrusos en la red o de personas con información privilegiada maliciosa que trabajan para conseguir una filtración de datos, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), los motores de búsqueda y la visión por ordenador.
P: ¿Cuáles son algunos de los riesgos de utilizar el aprendizaje automático?
R: El uso del aprendizaje automático tiene riesgos, como la creación de modelos finales que son "cajas negras" y las críticas por los sesgos en la contratación, la justicia penal y el reconocimiento de rostros.
P: ¿Qué significa que un modelo de aprendizaje automático sea una "caja negra"?
R: Un modelo de aprendizaje automático de "caja negra" significa que sus procesos de toma de decisiones no son fácilmente explicables o comprensibles por los humanos.
P: ¿Cuáles son algunos ejemplos de aplicaciones del aprendizaje automático?
R: Algunos ejemplos de aplicaciones del aprendizaje automático son el filtrado de spam, la detección de intrusos en la red, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), los motores de búsqueda y la visión por ordenador.
