{"id":15976,"date":"2025-09-26T11:58:04","date_gmt":"2025-09-26T11:58:04","guid":{"rendered":"https:\/\/prometteursolutions.com\/blog\/?p=15976"},"modified":"2025-09-26T12:12:16","modified_gmt":"2025-09-26T12:12:16","slug":"que-es-el-machine-learning-la-guia-completa-de-la-a-a-la-z-que-debes-conocer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prometteursolutions.com\/blog\/es\/que-es-el-machine-learning-la-guia-completa-de-la-a-a-la-z-que-debes-conocer\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el Machine Learning? La Gu\u00eda Completa de la A a la Z que Debes Conocer"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>\u00bfTe has estado preguntando qu\u00e9 es el Machine Learning? \u00bfQuieres saber c\u00f3mo aprenderlo?<\/strong><\/h2>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Hablaremos de aplicaciones que aprenden de la experiencia y mejoran su toma de decisiones o su precisi\u00f3n predictiva con el tiempo. S\u00ed, los dispositivos se est\u00e1n volviendo m\u00e1s inteligentes. Los emprendedores astutos toman decisiones inteligentes. Integran el Machine Learning y la Inteligencia Artificial para fortalecer su nicho, desde robots complejos hasta autorespondedores inteligentes.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">\u00bfMachine Learning? \u00bfPor qu\u00e9 es importante y a qu\u00e9 se debe todo este revuelo? \u00bfPuede el Machine Learning mejorar tus ingresos?<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">\u00a1S\u00cd! Obt\u00e9n una ventaja sobre tu competencia. Este art\u00edculo te dar\u00e1 todo lo que necesitas saber, as\u00ed como c\u00f3mo aprender sobre Machine Learning e IA. Tambi\u00e9n responder\u00e1 a la pregunta: \u00bfqu\u00e9 es el Machine Learning?<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">En las pr\u00f3ximas l\u00edneas, hablaremos sobre detalles que te ayudar\u00e1n a responder la pregunta &#8220;\u00bfQu\u00e9 es el Machine Learning?&#8221;.<\/p>\n<h2 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es el Machine Learning?<\/strong><\/h2>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Aqu\u00ed arrojaremos m\u00e1s luz sobre la pregunta: \u00bfqu\u00e9 es el Machine Learning?<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">El Machine Learning es un subconjunto de la Inteligencia Artificial que permite a un sistema aprender y tomar decisiones a partir de la experiencia sin necesidad de ser programado expl\u00edcitamente.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Existen algoritmos que hacen que la computadora sea lo suficientemente inteligente como para tomar decisiones basadas en datos sin ninguna intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Un algoritmo es un conjunto de reglas o procesos que una computadora debe seguir en operaciones de resoluci\u00f3n de problemas. Estos algoritmos est\u00e1n dise\u00f1ados para identificar patrones en grandes vol\u00famenes de datos y utilizar estos patrones para tomar decisiones y predicciones.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Hay varios ejemplos de Machine Learning a nuestro alrededor:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Si compraste, buscaste o incluso hablaste sobre algo con tu tel\u00e9fono, los sitios web recomendar\u00e1n productos, pel\u00edculas y canciones basadas en ese art\u00edculo.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Algunos robots aspirar\u00e1n tus pisos sin tu ayuda.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Tu proveedor de correo electr\u00f3nico te ayuda a enviar correos no deseados a la carpeta de spam.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Los m\u00e9dicos pueden detectar tumores a partir de sistemas de an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Y s\u00ed, debes haber o\u00eddo hablar de los coches aut\u00f3nomos.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Vienen m\u00e1s innovaciones. Los macrodatos (big data) son cada vez m\u00e1s grandes. Ahora hay computadoras m\u00e1s potentes y asequibles, y m\u00e1s cient\u00edficos de datos manejando y desarrollando algoritmos m\u00e1s capaces. El Machine Learning continuar\u00e1 trayendo una mayor eficiencia a nuestra vida cotidiana.<\/p>\n<h3 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>\u00bfMachine Learning (ML) o Inteligencia Artificial (IA)?<\/strong><\/h3>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Vamos un paso m\u00e1s all\u00e1 y te guiaremos a trav\u00e9s de la respuesta a la pregunta &#8220;\u00bfQu\u00e9 es el lenguaje del Machine Learning?&#8221;.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Mucha gente confunde la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Son diferentes. La Inteligencia Artificial es la capacidad de una m\u00e1quina para realizar tareas com\u00fanmente realizadas por humanos.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Por lo tanto, la IA permite a las m\u00e1quinas ejecutar tareas imitando &#8220;inteligentemente&#8221; a los humanos. El Machine Learning es otra rama de la Inteligencia Artificial. Es la forma en que la m\u00e1quina aprende de los datos que se le alimentan como algoritmos.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">El n\u00facleo de un sistema basado en IA es su modelo. Un modelo es un programa que mejora su conocimiento a trav\u00e9s de un proceso de aprendizaje (algoritmos). Cuando se dan datos como ejemplo a la computadora para que tome decisiones sobre nuevos datos, el tipo de modelo se categoriza como\u00a0<strong>aprendizaje supervisado<\/strong>.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Lo opuesto a eso es el modelo de\u00a0<strong>aprendizaje no supervisado<\/strong>. Aprenderemos mejor sobre estas categor\u00edas.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Una aplicaci\u00f3n popular del Machine Learning que se est\u00e1 utilizando recientemente a nivel mundial es el reconocimiento de im\u00e1genes. Las aplicaciones que reconocen im\u00e1genes primero son &#8220;entrenadas&#8221;. Los cient\u00edficos de datos ejecutar\u00e1n muchas im\u00e1genes a trav\u00e9s del sistema y le dir\u00e1n a la computadora qu\u00e9 hay en cada foto.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Despu\u00e9s de varios miles de repeticiones, la aplicaci\u00f3n aprende los patrones de p\u00edxeles. Identifica los patrones para atribuirlos a im\u00e1genes de caballo, perro, gato, flor, \u00e1rbol, etc.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Muchas empresas basadas en Internet utilizan el Machine Learning para impulsar sus motores de sugerencias. Por ejemplo, ML permite a Facebook decidir qu\u00e9 mostrar en tu feed de noticias, a Netflix sugerir pel\u00edculas que te gusta ver y a Amazon resaltar productos que quiz\u00e1s quieras comprar. Todos se basan en predicciones a partir de patrones en los datos existentes del sistema.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Espero que hasta ahora est\u00e9s obteniendo una idea de la pregunta &#8220;\u00bfC\u00f3mo funciona el Machine Learning?&#8221;.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Hablemos de c\u00f3mo aprender Machine Learning.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Entonces, \u00bfc\u00f3mo funciona el Machine Learning?<\/strong><\/p>\n<h3 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>C\u00f3mo funciona el Machine Learning<\/strong><\/h3>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Todo lo que te ense\u00f1a c\u00f3mo aprender Machine Learning comienza con entrenar un modelo de Machine Learning, es decir, decirle a la computadora una funci\u00f3n en su lenguaje.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">El &#8220;entrenamiento&#8221; requiere que el especialista desarrolle una funci\u00f3n matem\u00e1tica que pueda modificar repetidamente sus propias operaciones hasta que pueda predecir con precisi\u00f3n los resultados a partir de un nuevo conjunto de datos.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">El Machine Learning utiliza procesos similares a los de la miner\u00eda de datos. Decimos que los algoritmos est\u00e1n escritos en lenguaje inform\u00e1tico. En otras palabras, aqu\u00ed hay una expresi\u00f3n matem\u00e1tica que puede ayudar a comprender mejor.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Describamos el algoritmo en t\u00e9rminos de una funci\u00f3n objetivo (f) y digamos que asigna una variable de entrada (x) a una variable de salida (y).<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Esto se representar\u00eda como:<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">y = f(x)<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Ahora, habr\u00e1 un margen de error. Llam\u00e9moslo e. Es la parte independiente de la variable de entrada x.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">y = f(x) + e<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Para construir una aplicaci\u00f3n (o modelo) de Machine Learning, un cient\u00edfico de datos debe seguir cuatro pasos b\u00e1sicos. Los cient\u00edficos de datos typically trabajar\u00edan estrechamente con los propietarios de negocios a los que servir\u00eda la m\u00e1quina. Este es el primer paso para aprender c\u00f3mo funciona el Machine Learning.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Paso 1: Seleccionar y preparar un conjunto de datos de entrenamiento<\/strong><\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">\u00bfQu\u00e9 son los datos de entrenamiento? Es un conjunto de datos que representa los datos con los que se alimentar\u00e1 al modelo de Machine Learning para resolver el problema para el que est\u00e1 dise\u00f1ado.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Los datos pueden ser etiquetados o no etiquetados. Los datos de entrenamiento deben prepararse adecuadamente, eliminar duplicados, randomizarse y verificarse para detectar desequilibrios o sesgos que podr\u00edan afectar el entrenamiento. Los datos deben venir como dos subconjuntos:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">El subconjunto de entrenamiento para entrenar la aplicaci\u00f3n.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">El subconjunto de evaluaci\u00f3n para probar y refinar la m\u00e1quina.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Paso 2: Elegir el algoritmo para ejecutar en el conjunto de datos de entrenamiento<\/strong><\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Como dijimos anteriormente, un algoritmo es un proceso o conjunto de reglas que una computadora debe seguir en operaciones de resoluci\u00f3n de problemas. El tipo de algoritmo que elige el cient\u00edfico de datos depende del problema a resolver.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Estos son los tipos m\u00e1s comunes de algoritmos de Machine Learning utilizados con datos etiquetados:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Algoritmos de regresi\u00f3n<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">\u00c1rboles de decisi\u00f3n<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Algoritmos basados en instancias<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Estos son algunos algoritmos est\u00e1ndar utilizados con datos no etiquetados:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Algoritmos de agrupamiento (clustering)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Algoritmos de asociaci\u00f3n<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Redes neuronales<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Paso 3: Entrenar el algoritmo para crear el modelo<\/strong><\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">A continuaci\u00f3n, llegas a lo m\u00e1s importante: entrenar el algoritmo. Este es un proceso iterativo. Tienes que ejecutar variables a trav\u00e9s del algoritmo y comparar la salida con los resultados que deber\u00eda haber producido.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Ajustar\u00edas los pesos y sesgos dentro del algoritmo que podr\u00edan producir un resultado m\u00e1s preciso y volver\u00edas a ejecutar las variables hasta que el algoritmo produzca el resultado correcto la mayor parte del tiempo. El algoritmo preciso resultante es el modelo de Machine Learning.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Paso 4: Usar y mejorar el modelo<\/strong><\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Esta es la \u00faltima parte. Ejecutar\u00e1s el modelo con nuevos datos para mejorar su precisi\u00f3n y eficiencia con el tiempo.<\/p>\n<h4 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>M\u00e9todos de Machine Learning<\/strong><\/h4>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">B\u00e1sicamente, hay tres m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico, o como muchos expertos los llaman, estilos de Machine Learning. Estos te guiar\u00e1n sobre lo que necesitas saber para aprender sobre Machine Learning.<\/p>\n<h3 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Aprendizaje supervisado<\/strong><\/h3>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">En este m\u00e9todo, la computadora recibe los datos de entrada y salida y retroalimentaci\u00f3n durante el entrenamiento. El objetivo principal del entrenamiento supervisado es hacer que el sistema aprenda a mapear la entrada a la salida.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Por lo tanto, la m\u00e1quina se entrena bas\u00e1ndose en el ejemplo que los humanos establecen para ella. Por ejemplo, un modelo de ML dise\u00f1ado para identificar mascotas y animales de seguridad podr\u00eda ser entrenado con un conjunto de datos de varias im\u00e1genes de animales etiquetadas.<\/p>\n<h3 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Aprendizaje no supervisado<\/strong><\/h3>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">El m\u00e9todo de aprendizaje no supervisado es cuando no se proporciona dicho entrenamiento, sino que se deja a la computadora encontrar la salida por s\u00ed misma. Este m\u00e9todo se utiliza mostly en datos transaccionales. Se aplica a tareas m\u00e1s complejas.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">El aprendizaje no supervisado utiliza una estrategia llamada\u00a0<strong>aprendizaje profundo (deep learning)<\/strong>\u00a0para llegar a algunas conclusiones. Explicaremos qu\u00e9 significa el aprendizaje profundo m\u00e1s adelante. Pero, en realidad, cuando se utiliza este m\u00e9todo, la computadora utiliza algoritmos establecidos para extraer caracter\u00edsticas significativas que necesita para etiquetar, clasificar o ordenar datos sin intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">El aprendizaje no supervisado se trata de identificar patrones y relaciones en los datos que los humanos pasar\u00edan por alto. Es el m\u00e9todo utilizado en los sistemas de detecci\u00f3n de spam.<\/p>\n<h3 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Aprendizaje semi-supervisado<\/strong><\/h3>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Un inconveniente de cualquier algoritmo de Aprendizaje Supervisado es que el ingeniero de ML o el cient\u00edfico de datos tiene que etiquetar manualmente el conjunto de datos. Es un proceso muy costoso, especialmente cuando se trata de grandes vol\u00famenes de datos. Para cualquier Aprendizaje No Supervisado, puede ser frustrante que el espectro de aplicaci\u00f3n sea limitado.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Como contrapartida a estos inconvenientes, se introdujo el Aprendizaje Semi-Supervisado. En este m\u00e9todo, el algoritmo se entrena mediante una combinaci\u00f3n de datos etiquetados y no etiquetados. El programador primero agrupar\u00e1 datos similares utilizando un algoritmo de aprendizaje no supervisado. Luego, utiliza los datos etiquetados existentes para etiquetar el resto de los datos no etiquetados.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">El aprendizaje semi-supervisado es como ense\u00f1arle a la computadora algunos conceptos y luego darle preguntas como tarea basadas en conceptos similares.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">El m\u00e9todo de aprendizaje semi-supervisado es el punto intermedio entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado. Durante el entrenamiento, el sistema utiliza un conjunto de datos m\u00e1s peque\u00f1o para guiar la clasificaci\u00f3n y la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas de un conjunto de datos m\u00e1s amplio.<\/p>\n<h3 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Aprendizaje por refuerzo<\/strong><\/h3>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">El aprendizaje por refuerzo utiliza tres componentes: agente, entorno, acci\u00f3n. El agente percibe el entorno de la computadora, el agente interact\u00faa y act\u00faa con el entorno. Es similar al aprendizaje supervisado, pero en este caso, el modelo aprende sobre la marcha mediante prueba y error.<\/p>\n<h3 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Aprendizaje profundo (Deep Learning)<\/strong><\/h3>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">El aprendizaje profundo se utiliza en el Machine Learning. Este es uno de los puntos importantes cuando se trata de c\u00f3mo aprender sobre Machine Learning. Los algoritmos definen una red neuronal artificial dise\u00f1ada para aprender nuevas experiencias, al igual que el cerebro humano.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Los algoritmos de Deep Learning aplican muchas capas de procesamiento. Cada capa utiliza la salida de la capa anterior como entrada para la siguiente.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Las redes neuronales que funcionan en los modelos de aprendizaje profundo son lentas en su inicio, y pueden tardar un tiempo en mostrar resultados, como la mente de un beb\u00e9 reci\u00e9n nacido.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">A medida que el cient\u00edfico de datos expone el sistema a los datos necesarios, el sistema afina su precisi\u00f3n para tareas altamente sofisticadas y avanzadas.<\/p>\n<h3 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Red neuronal<\/strong><\/h3>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">El Deep Learning se trata de redes neuronales. En teor\u00eda, una Red Neuronal Artificial (o ANN) son neuronas artificiales interconectadas hechas para intercambiar datos mientras se conectan en red. Las neuronas se actualizan a medida que adquieren nuevos conocimientos y experiencia de los datos.<\/p>\n<h4 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>CNN (Red Neuronal Convolucional)<\/strong><\/h4>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Este tipo de red neuronal implica aplicar m\u00faltiples filtros independientes sobre una imagen multicanal para extraer algunas caracter\u00edsticas contrastantes y distintas de una imagen. Se utiliza en aplicaciones de Procesamiento Digital de Im\u00e1genes (DIP).<\/p>\n<h4 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>RNN (Red Neuronal Recurrente)<\/strong><\/h4>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Sencillamente, RNN se utiliza para procesar patrones de datos e informaci\u00f3n donde los conjuntos anteriores de salidas o resultados pueden usarse para predecir los resultados del siguiente conjunto de salidas sobre un conjunto de datos nuevos. El uso m\u00e1s com\u00fan de RNN son las sugerencias autom\u00e1ticas que recibes en plataformas como Netflix, Amazon, Spotify, etc.<\/p>\n<h3 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Usos en el mundo real del Machine Learning<\/strong><\/h3>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Como dijimos anteriormente, el Machine Learning est\u00e1 en todas partes y una vez que descubras c\u00f3mo aprender sobre Machine Learning, ver\u00e1s su aplicaci\u00f3n en la vida cotidiana.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Veamos algunos ejemplos de Machine Learning que ves todos los d\u00edas:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Asistentes digitales:<\/strong>\u00a0Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri y otros asistentes digitales que conoces funcionan con Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Esta aplicaci\u00f3n de Machine Learning permite a las computadoras procesar datos de texto y voz y &#8220;entender&#8221; el lenguaje humano como lo hacen las personas.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Recomendaciones:<\/strong>\u00a0Los modelos de aprendizaje profundo impulsan las sugerencias de &#8216;tambi\u00e9n le gust\u00f3 a la gente&#8217; y &#8216;solo para ti&#8217; que encuentras en Facebook, Netflix, Spotify, Amazon y otros servicios en l\u00ednea.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Publicidad en l\u00ednea:<\/strong>\u00a0Los anunciantes utilizan ML y modelos de aprendizaje profundo para analizar el contenido de una p\u00e1gina web, identificar la opini\u00f3n o actitud del autor y mostrar anuncios que se adapten a los intereses del visitante.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Chatbots:<\/strong>\u00a0Los chatbots y autorespondedores suelen ser una combinaci\u00f3n de reconocimiento de patrones, procesamiento del lenguaje natural y redes neuronales profundas para interpretar el texto y proporcionar respuestas adecuadas que parezcan humanas.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Detecci\u00f3n de fraudes:<\/strong>\u00a0El Machine Learning ayuda a marcar el uso de tarjetas de cr\u00e9dito robadas y detectar el uso ilegal de datos financieros robados o comprometidos.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>Coches aut\u00f3nomos:<\/strong>\u00a0ML permite a los veh\u00edculos aut\u00f3nomos identificar continuamente objetos en el entorno que rodea al veh\u00edculo. Utilizan esta identificaci\u00f3n para predecir c\u00f3mo se mover\u00e1n y gu\u00edan el veh\u00edculo alrededor de los objetos mientras se dirige hacia el destino del conductor.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3 class=\"ds-markdown-paragraph\"><strong>C\u00f3mo aprender Machine Learning<\/strong><\/h3>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Puedes aprender Machine Learning inscribi\u00e9ndote en la Universidad de Stanford de forma gratuita. Hay muchos cursos en l\u00ednea en plataformas como Coursera y Udemy. Tambi\u00e9n puedes usar EdX y el curso de Introducci\u00f3n de la Universidad de Columbia. C\u00f3mo aprender Machine Learning est\u00e1 ahora al alcance de muchos.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">La IA es la ciencia de desarrollar m\u00e1quinas con capacidades de razonamiento y resoluci\u00f3n de problemas, permitiendo que las m\u00e1quinas aprendan y tomen decisiones a partir de datos pasados sin una programaci\u00f3n larga e iterativa. La IA tiene como objetivo crear m\u00e1quinas inteligentes combinando el machine learning y el deep learning, etc.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Salen cada vez m\u00e1s tecnolog\u00edas dise\u00f1adas para permitir a los desarrolladores aprender por s\u00ed mismos sobre el Machine Learning. Tenemos la c\u00e1mara con capacidad de aprendizaje profundo de AWS, DeepLens, y otros como los kits AIY de Google con tecnolog\u00eda Raspberry Pi.<\/p>\n<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Despu\u00e9s de llegar a este punto, deber\u00edas haber respondido suficientemente tu pregunta &#8220;\u00bfQu\u00e9 es el Machine Learning?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfTe has estado preguntando qu\u00e9 es el Machine Learning? \u00bfQuieres saber c\u00f3mo aprenderlo? Hablaremos de aplicaciones que aprenden de la experiencia y mejoran su toma de decisiones o su precisi\u00f3n predictiva con el tiempo. 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