El machine learning (aprendizaje automático) es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender por sí mismas a partir de datos, sin estar programadas explícitamente para cada tarea.

¿Cómo funciona?

Imagina que quieres enseñar a una IA a reconocer imágenes de gatos. En lugar de escribir miles de reglas («si tiene orejas puntiagudas, si tiene bigotes, si…»), lo que haces es:

1. Le das ejemplos: miles de imágenes etiquetadas como «gato» o «no gato».

2. La IA busca patrones: analiza esas imágenes para encontrar qué elementos son comunes en las fotos de gatos.

3. Aprende de los errores: cuando se equivoca, ajusta sus “reglas internas” (los pesos en una red neuronal, por ejemplo) para mejorar la próxima vez.

4. Repite el proceso: hasta que comete muy pocos errores.

Este proceso se llama entrenamiento.

Tipos de aprendizaje automático

Hay varios enfoques, pero los principales son:

• Aprendizaje supervisado: se entrena con datos que ya tienen la respuesta (por ejemplo, imágenes con etiquetas).

• Aprendizaje no supervisado: se da la información sin etiquetar y la IA trata de descubrir patrones por sí sola.

• Aprendizaje por refuerzo: la IA aprende a base de ensayo y error, recibiendo recompensas por acciones correctas (como un videojuego).

¿Qué se necesita para entrenar una IA?

• Datos de calidad: mientras más datos, mejor aprende.

• Un modelo de IA: puede ser una red neuronal, un árbol de decisiones, etc.

• Un algoritmo de entrenamiento: que indique cómo ajustar el modelo.

• Computación: especialmente para modelos grandes, se requieren GPUs o servidores potentes.