Aprendizaje automático (ML)
Algoritmos que generalizan patrones a partir de datos para hacer predicciones o tomar decisiones sin reglas escritas a mano para cada caso.
El aprendizaje automático (ML) abarca métodos donde el comportamiento de un modelo es moldeado por datos de entrenamiento: ejemplos, objetivos, recompensas, no puramente mediante árboles de reglas explícitas (IA simbólica).
Las vertientes históricas incluyen aprendizaje supervisado con ejemplos etiquetados, aprendizaje por refuerzo con recompensas, clustering y, desde los años 2000, redes neuronales profundas; véase aprendizaje profundo.