b"\n_START_ARTICLE_\nAprendizaje autom\xc3\xa1tico\n_START_PARAGRAPH_\nEl aprendizaje autom\xc3\xa1tico o aprendizaje automatizado o aprendizaje de m\xc3\xa1quinas (del ingl\xc3\xa9s, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computaci\xc3\xb3n y una rama de  la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar t\xc3\xa9cnicas que permitan que las computadoras aprendan. Se dice que un agente aprende cuando su desempe\xc3\xb1o mejora con la experiencia; es decir, cuando la habilidad no estaba presente en su genotipo o rasgos de nacimiento.\xe2\x80\x8b De forma m\xc3\xa1s concreta, los investigadores del aprendizaje de m\xc3\xa1quinas buscan algoritmos y heur\xc3\xadsticas para convertir muestras de datos en programas de computadora, sin tener que escribir los \xc3\xbaltimos expl\xc3\xadcitamente. Los modelos o programas resultantes deben ser capaces de generalizar comportamientos e inferencias para un conjunto m\xc3\xa1s amplio (potencialmente infinito) de datos._NEWLINE_En muchas ocasiones el campo de actuaci\xc3\xb3n del aprendizaje autom\xc3\xa1tico se solapa con el de la estad\xc3\xadstica inferencial, ya que las dos disciplinas se basan en el an\xc3\xa1lisis de datos. Sin embargo, el aprendizaje autom\xc3\xa1tico incorpora las preocupaciones de la complejidad computacional de los problemas. Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que gran parte de la investigaci\xc3\xb3n realizada en aprendizaje autom\xc3\xa1tico est\xc3\xa1 enfocada al dise\xc3\xb1o de soluciones factibles a esos problemas. El aprendizaje autom\xc3\xa1tico tambi\xc3\xa9n est\xc3\xa1 estrechamente relacionado con el reconocimiento de patrones. El aprendizaje autom\xc3\xa1tico puede ser visto como un intento de automatizar algunas partes del m\xc3\xa9todo cient\xc3\xadfico mediante m\xc3\xa9todos matem\xc3\xa1ticos. Por lo tanto es un proceso de inducci\xc3\xb3n del conocimiento._NEWLINE_El aprendizaje autom\xc3\xa1tico tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de b\xc3\xbasqueda, diagn\xc3\xb3sticos m\xc3\xa9dicos, detecci\xc3\xb3n de fraude en el uso de tarjetas de cr\xc3\xa9dito, an\xc3\xa1lisis del mercado de valores, clasificaci\xc3\xb3n de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y rob\xc3\xb3tica.\n_START_SECTION_\nResumen\n_START_PARAGRAPH_\nAlgunos sistemas de aprendizaje autom\xc3\xa1tico intentan eliminar toda necesidad de intuici\xc3\xb3n o conocimiento experto de los procesos de an\xc3\xa1lisis de datos, mientras otros tratan de establecer un marco de colaboraci\xc3\xb3n entre el experto y la computadora. De todas formas, la intuici\xc3\xb3n humana no puede ser reemplazada en su totalidad, ya que el dise\xc3\xb1ador del sistema ha de especificar la forma de representaci\xc3\xb3n de los datos y los m\xc3\xa9todos de manipulaci\xc3\xb3n y caracterizaci\xc3\xb3n de los mismos._NEWLINE_Sin embargo, las computadoras son utilizadas por todo el mundo con fines tecnol\xc3\xb3gicos muy buenos.\n_START_SECTION_\n\xc3\x81rboles de decisiones\n_START_PARAGRAPH_\nEste tipo de aprendizaje usa un \xc3\xa1rbol de decisiones como modelo predictivo. Se mapean observaciones sobre un objeto con conclusiones sobre el valor final de dicho objeto._NEWLINE_Los \xc3\xa1rboles son estructuras b\xc3\xa1sicas en la inform\xc3\xa1tica. Los \xc3\xa1rboles de atributos son la base de las decisiones._NEWLINE_Una de las dos formas principales de \xc3\xa1rboles de decisiones es la desarrollada por Quinlan de medir la impureza de la entrop\xc3\xada en cada rama, algo que primero desarroll\xc3\xb3 en el algoritmo ID3 y luego en el C4.5. Otra de las estrategias se basa en el \xc3\xadndice GINI y fue desarrollada por Breiman, Friedman et alia. El algoritmo de CART es una implementaci\xc3\xb3n de esta estrategia.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nReglas de asociaci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nLos algoritmos de reglas de asociaci\xc3\xb3n procuran descubrir relaciones interesantes entre variables. Entre los m\xc3\xa9todos m\xc3\xa1s conocidos se hallan el algoritmo a priori, el algoritmo Eclat y el algoritmo de Patr\xc3\xb3n Frecuente.\n_START_SECTION_\nAlgoritmos gen\xc3\xa9ticos\n_START_PARAGRAPH_\nLos algoritmos gen\xc3\xa9ticos son procesos de b\xc3\xbasqueda heur\xc3\xadstica que simulan la selecci\xc3\xb3n natural. Usan m\xc3\xa9todos tales como la mutaci\xc3\xb3n y el cruzamiento para generar nuevas clases que puedan ofrecer una buena soluci\xc3\xb3n a un problema dado.\n_START_SECTION_\nRedes neuronales artificiales\n_START_PARAGRAPH_\nLas redes de neuronas artificiales (RNA) son un paradigma de aprendizaje autom\xc3\xa1tico inspirado en las neuronas de los sistemas nerviosos de los animales. Se trata de un sistema de enlaces de neuronas que colaboran entre s\xc3\xad para producir un est\xc3\xadmulo de salida._NEWLINE_Las conexiones tienen pesos num\xc3\xa9ricos que se adaptan seg\xc3\xban la experiencia. De esta manera, las redes neurales se adaptan a un impulso y son capaces de aprender. La importancia de las redes neurales cay\xc3\xb3 durante un tiempo con el desarrollo de los vectores de soporte y clasificadores lineales, pero volvi\xc3\xb3 a surgir a finales de la d\xc3\xa9cada de 2000 con la llegada del aprendizaje profundo.\n_START_SECTION_\nM\xc3\xa1quinas de vectores de soporte\n_START_PARAGRAPH_\nLas MVS son una serie de m\xc3\xa9todos de aprendizaje supervisado usados para clasificaci\xc3\xb3n y regresi\xc3\xb3n. Los algoritmos de MVS usan un conjunto de ejemplos de entrenamiento clasificado en dos categor\xc3\xadas para construir un modelo que prediga si un nuevo ejemplo pertenece a una u otra de dichas categor\xc3\xadas.\n_START_SECTION_\nAlgoritmos de agrupamiento\n_START_PARAGRAPH_\nEl an\xc3\xa1lisis por agrupamiento (clustering en ingl\xc3\xa9s) es la clasificaci\xc3\xb3n de observaciones en subgrupos \xe2\x80\x94clusters\xe2\x80\x94 para que las observaciones en cada grupo se asemejen entre s\xc3\xad seg\xc3\xban ciertos criterios. _NEWLINE_Las t\xc3\xa9cnicas de agrupamiento hacen inferencias diferentes sobre la estructura de los datos; se gu\xc3\xadan usualmente por una medida de similaridad espec\xc3\xadfica y por un nivel de compactamiento interno (similaridad entre los miembros de un grupo) y la separaci\xc3\xb3n entre los diferentes grupos. _NEWLINE_El agrupamiento es un m\xc3\xa9todo de aprendizaje no supervisado y es una t\xc3\xa9cnica muy popular de an\xc3\xa1lisis estad\xc3\xadstico de datos.\n_START_SECTION_\nRedes bayesianas\n_START_PARAGRAPH_\nUna red bayesiana, red de creencia o modelo ac\xc3\xadclico dirigido es un modelo probabil\xc3\xadstico que representa una serie de variables de azar y sus independencias condicionales a trav\xc3\xa9s de un grafo ac\xc3\xadclico dirigido. Una red bayesiana puede representar, por ejemplo, las relaciones probabil\xc3\xadsticas entre enfermedades y s\xc3\xadntomas. Dados ciertos s\xc3\xadntomas, la red puede usarse para calcular las probabilidades de que ciertas enfermedades est\xc3\xa9n presentes en un organismo. Hay algoritmos eficientes que infieren y aprenden usando este tipo de representaci\xc3\xb3n.\n_START_SECTION_\nDistinci\xc3\xb3n entre Aprendizaje supervisado y no supervisado\n_START_PARAGRAPH_\nEl aprendizaje supervisado se caracteriza por contar con informaci\xc3\xb3n que especifica qu\xc3\xa9 conjuntos de datos son satisfactorios para el objetivo del aprendizaje. Un ejemplo podr\xc3\xada ser un software que reconoce si una imagen dada es o no la imagen de un rostro: para el aprendizaje del programa tendr\xc3\xadamos que proporcionarle diferentes im\xc3\xa1genes, especificando en el proceso si se trata o no de rostros._NEWLINE_En el aprendizaje no supervisado, en cambio, el programa no cuenta con datos que definan qu\xc3\xa9 informaci\xc3\xb3n es satisfactoria o no. El objetivo principal de estos programas suele ser encontrar patrones que permitan separar y clasificar los datos en diferentes grupos, en funci\xc3\xb3n de sus atributos. Siguiendo el ejemplo anterior un software de aprendizaje no supervisado no ser\xc3\xada capaz de decirnos si una imagen dada es un rostro o no pero s\xc3\xad podr\xc3\xada, por ejemplo, clasificar las im\xc3\xa1genes entre aquellas que contienen rostros humanos, de animales, o las que no contienen. La informaci\xc3\xb3n obtenida por un algoritmo de aprendizaje no supervisado debe ser posteriormente interpretada por una persona para darle utilidad.\n_START_SECTION_\nHistoria y relaci\xc3\xb3n con otros temas\n_START_PARAGRAPH_\nEl aprendizaje autom\xc3\xa1tico naci\xc3\xb3 de la b\xc3\xbasqueda de inteligencia artificial. Ya en los primeros d\xc3\xadas de la IA como disciplina acad\xc3\xa9mica, algunos investigadores se interesaron en hacer que las m\xc3\xa1quinas aprendiesen. Trataron de resolver el problema con diversos m\xc3\xa9todos simb\xc3\xb3licos, as\xc3\xad como lo que ellos llamaron 'redes neurales' que eran en general perceptrones y otros modelos b\xc3\xa1sicamente basados en modelos lineares generalizados como se conocen en las estad\xc3\xadsticas.\n_START_SECTION_\nSoftware\n_START_PARAGRAPH_\nMuchos lenguajes de programaci\xc3\xb3n pueden usarse para implementar algoritmos de aprendizaje autom\xc3\xa1tico. Los m\xc3\xa1s populares para 2015 eran R y Python.\xe2\x80\x8b R es muy usado ante todo en el campo acad\xc3\xa9mico, mientras que Python es m\xc3\xa1s popular en la empresa privada. _NEWLINE_Entre los paquetes de software que incluyen algoritmos de aprendizaje automatizado, se hallan los siguientes:"