El machine learning, o aprendizaje automático, es una parte fundamental de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender y mejorar automáticamente a partir de datos, sin necesidad de ser programadas para cada tarea específica.
En lugar de seguir instrucciones fijas, los sistemas de machine learning analizan grandes cantidades de información para encontrar patrones y hacer predicciones. Por ejemplo, si queremos que una computadora reconozca fotos de gatos, le mostramos muchas imágenes etiquetadas como “gato” y “no gato”. Con el tiempo, el sistema aprende a identificar características comunes y puede reconocer un gato en nuevas fotos.
Esta capacidad de aprender de los datos hace que el machine learning sea muy útil en muchas áreas. Se usa para recomendar productos en tiendas en línea, detectar fraudes en bancos, mejorar la calidad de las búsquedas en internet y hasta para ayudar en diagnósticos médicos.
El aprendizaje automático puede dividirse en varios tipos, como el aprendizaje supervisado, donde el sistema aprende con ejemplos etiquetados; el no supervisado, que busca patrones sin etiquetas; y el aprendizaje por refuerzo, que aprende a través de prueba y error.
Gracias al machine learning, las máquinas pueden adaptarse y mejorar con el tiempo, lo que las hace más eficientes y precisas. Esto ha impulsado avances tecnológicos que están cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología y cómo se toman decisiones en diferentes sectores
Fuente: https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/machine-learning