Machine Learning

Tecnología que aprende de los datos y transforma el futuro

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras "aprender" a partir de los datos y mejorar su desempeño conforme reciben más información.

Machine Learning
Aprendizaje Automático

Los algoritmos identifican patrones en datos para tomar decisiones sin intervención humana directa.

  • Similitudes con los humanos
  • Aprende de ejemplos, no memoriza.
  • Reconoce patrones y generaliza.
  • Mejora conforme recibe más datos.
Machine Learning

¿Por qué es importante?

Vivimos en una época en la que se generan cantidades inmensas de datos cada segundo. Es imposible que un humano analice todo eso. Ahí entra el ML, que puede procesar millones de datos rápidamente y encontrar patrones que de otra forma pasarían desapercibidos.

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Analiza datos

Procesa información masiva en tiempo récord.

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Predice resultados

Anticipa problemas y sugiere soluciones óptimas.

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Genera innovación

Permite crear productos y servicios más inteligentes.

Fundamentos

  1. Recolección de datos: se obtiene información relevante (imágenes, números, texto, sonidos, etc.).
  2. Preparación de datos: se limpian y organizan los datos para que el sistema los entienda.
  3. Entrenamiento: el modelo “aprende” analizando muchos ejemplos.
  4. Evaluación: se prueba con datos que nunca ha visto antes para comprobar si aprendió correctamente.
  5. Predicción y mejora continua: una vez validado, el modelo ya está listo para aplicarse en la vida real.

Video introductorio sobre Machine Learning.

Este video ofrece una visión clara de los conceptos clave en Machine Learning.

Recursos Académicos

IBM - Introducción al Machine Learning

Curso introductorio de IBM con fundamentos y casos prácticos.

Microsoft - Guía básica

Material académico de Microsoft sobre conceptos básicos y aplicaciones del ML.