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El aprendizaje automático, es un subcampo de las computadoras y también una rama de la inteligencia artificial, lo cual desarrolla tecnicas para que las computadores aprendan, algunas personas intentan eliminar cualquier manera de intuición para que la computadora tenga un buen proceso de análisis de datos.

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Esta nació por buscar la perfeccion de la inteligencia artificial ya en los primeros dias la IA como se le dice la utilizaron como una disciplina académica, ya que algunos ingenieros se interesaron en que las maquinas se llenaran de información nueva y aprendieran.

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Es una oportunidad a la que se le debe prestar especial atención. La gran ventaja es que actualmente no hace falta ser una persona que lo sepa todo de los datos para poder aprovechar este tipo de tecnologías.

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Podemos encontrar 3 tipos

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Es el que se adquiere de los que nos rodea, el cual guarda la información en la memoria como dejara huellas.

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Al interpretar las conocimientos el individio razona, regenera un nuevo conocimiento.

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Es el que se obtiene al generalizar conceptos o genera los propios

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El aprendizaje automático tiene como modelo un resultado para que solucione una tarea que se le ordene

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Que intenten determinar la distribución de probabilidad de enlazar los valores característicos con valores determinados.

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Se construyo en el espacio de instancias y que pueden tener una o dos dimensiones de aprendizaje.

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DIFERENCIA ENTRE APRENDIZAJE SUPERVISADO Y EL NO 

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DIFERENCIA ENTRE APRENDIZAJE SUPERVISADO Y EL NO 

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El supervisado se caracteriza por contar con información que especifica en datos satisfactorios para el aprendizaje. Ejemplo: Un software que reconoce si es una imagen o una foto.
Para el no supervisado, este programa no cuenta con datos que definen esta información es verídica o no.

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Redes neuronales
Arboles de desicion
Problemas multiples
Percepción
Maquinas vectorial

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Motores de búsqueda

Diagnóstico médico

Detección de fraudes con el uso de tarjetas de crédito

Análisis del mercado de valores

Clasificación de secuencias de ADN

Reconocimiento del habla

Robótica

Minería de datos

Big Data

Previsiones de series temporales

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Un anexo mas completo de lo que es machine learning

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Muchas lenguas ayudan para que los computadores tengan su conocimiento automático como sucedió en el 2015 con R y PHYTON  la R esra mas academica y PHYTON era utilizado mas para las empresas.

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BIG DATA AYUDANDO AL MACHINE
Se utilizo como muestra una empresa telefónica que tiene varia información para ofrecerle a los clientes y estos no se retiren de la empresa como, antiguedad, llamadas, mensajes ETC. Estos ayuda a que esta aprenda mas de la informacion de las personas para tener varios registros y el machine siga aprendiendo de como guardar las bases de datos.

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AMBITOS PARA AYUDAR EL MACHINE LEARNING 

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AMBITOS PARA AYUDAR EL MACHINE LEARNING 

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Detectar fraude en transacciones.

Predecir de fallos tecnológicos
Prever qué empleados serán más rentables el año que viene (el sector de los Recursos Humanos está apostando seriamente por el Machine Learning).

Seleccionar clientes potenciales basándose en comportamientos en las redes sociales, interacciones en la web.
Predecir el tráfico urbano.