Aprendizaje automático o automatizado (machine learning)
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial (AI) que proporciona a las computadoras la capacidad de aprender, sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden cambiar cuando se exponen a nuevos datos.
El proceso de aprendizaje automático es similar al de la minería de datos. Ambos sistemas buscan entre los datos para encontrar patrones. Sin embargo, en lugar de extraer los datos para la comprensión humana –como es el caso de las aplicaciones de minería de datos– el aprendizaje automático utiliza esos datos para detectar patrones en los datos y ajustar las acciones del programa en consecuencia. Los algoritmos del aprendizaje automático se clasifican a menudo como supervisados o no supervisados. Los algoritmos supervisados pueden aplicar lo que se ha aprendido en el pasado a nuevos datos. Los algoritmos no supervisados pueden extraer inferencias de conjuntos de datos.
El feed de noticias de Facebook utiliza el aprendizaje automático para personalizar el feed de cada miembro. Si un miembro detiene frecuentemente su desplazamiento para leer o "gustar" de las publicaciones de un amigo en particular, el feed de noticias empezará a mostrar más actividad de ese amigo antes en el feed. Detrás del telón, el software simplemente utiliza análisis estadístico y análisis predictivo para identificar patrones en los datos del usuario, y utilizar patrones para rellenar el feed de noticias. En caso de que el miembro ya no detenga para leer, gustar o comentar sobre los mensajes del amigo, esos nuevos datos se incluirán en el conjunto de datos y el feed de noticias se ajustará en consecuencia.
