Significado de Machine Learning (Qué es y Definición)
El aprendizaje automático, comúnmente abreviado “ML”, es un tipo de inteligencia artificial (IA) que “aprende” o se adapta con el tiempo. En lugar de seguir reglas estáticas codificadas en un programa, la tecnología de ML identifica patrones de entrada y contiene algoritmos que evolucionan con el tiempo.
El aprendizaje automático tiene una gran variedad de aplicaciones, muchas de las cuales ya forman parte de la vida cotidiana. A continuación, algunos ejemplos:
*Diagnósticos médicos
*Vehículos autónomos
*Dirección de publicidad online– Google AdSense y Facebook Advertising
*Reconocimiento del habla– Google Assistant, Amazon Alexa, Microsoft Cortana y Apple Siri
*Reconocimiento de imágenes– Búsqueda de imágenes en Google, reconocimiento facial en Facebook y en Apple Photos.
Ejemplo de vehículo de autoconducción
Los vehículos autónomos incorporan el aprendizaje automático para mejorar su seguridad y fiabilidad. Un coche de autoconducción que utiliza la inteligencia artificial tradicional puede responder a cualquier condición de la carretera para la que haya sido programado. Sin embargo, si el software se encuentra con una entrada no reconocida, el coche puede acudir por defecto a una medida de seguridad de respaldo, como reducir la velocidad, detenerse o requerir una anulación manual.
El aprendizaje automático puede permitir a un vehículo reconocer eventos y objetos que no han sido programados explícitamente en el código fuente. Por ejemplo, un coche puede estar programado para reconocer las luces de la calle, pero no las luces intermitentes de las barricadas de construcción. Al aprender de la experiencia – posiblemente grabando el comportamiento de conducción de un conductor humano – el coche empezará a reconocer las barreras de construcción y responderá en consecuencia.
La tecnología ML es lo que permite a los vehículos autónomos diferenciar entre objetos en la carretera, como coches, bicicletas, humanos y animales. También ayuda a los automóviles a conducir de forma más fiable en condiciones meteorológicas imperfectas y en carreteras sin líneas claras. El objetivo es que los vehículos conduzcan como los humanos y eviten los errores causados por éstos.
La definición de Machine Learning en esta página es la definición original de SharTec.eu.
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