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 por programadores listando cada árbol de reglas explícitas.

Las vertientes históricas incluyen el aprendizaje supervisado con ejemplos etiquetados, el aprendizaje por refuerzo con recompensas, el clustering, y: desde los años 2000 en adelante: el aprendizaje profundo a gran escala.