# Aprendizaxe automática

| Aprendizaxe automática |
| --- |
|

|  |  |  |
| --- | --- | --- |
|

|  |
| --- |
|  |

|  |
| --- |
|  |

* Esquematismo
* Imaxe
 |

 |
|

|  |
| --- |
| Despregar
 Instancia de
disciplina académica método de aprendizaxe campo de estudo especialidade disciplina da ciencia computacional  |
|  Subclase de
intelixencia artificial  |
|  Parte de
 intelixencia artificial matemáticas  |
| Despregar
 Composto por
 aprendizagem de máquina online (pt)  aprendizaxe non supervisada aprendizaxe supervisada aprendizaxe por reforzo  |
|  |
|  Parcialmente coincidente con
estatística  |
|  Oposto a
machine unlearning (en)   |
|  Estuda
modelo de aprendizaxe automática  |
|  Medio usado
 computación na nube  |

 |
|

| Implicados |
| --- |
|  Practicado por
enxeñeiro de aprendizaxe automática investigador da intelixencia artificial  |
|  Desenvolvedor/a
 Arthur Samuel (pt)   |

 |
|

| Historia |
| --- |
|  Precedido por
 recoñecemento de padróns teoria da aprendizagem computacional (pt)   |

 |
|

| Códigos e identificadores |
| --- |
|

|  |  |
| --- | --- |
| Freebase | /m/01hyh\_  |
| MeSH | D000069550  |
| OpenAlex | C2982736386 e C119857082  |

 |

 |
|

| Fontes e ligazóns |
| --- |
|  Descrito pola fonte
* *Statistical Learning (en)*
 |
|  |

 |
| Wikidata C:Commons |

A **aprendizaxe automática** (en inglés: *machine learning*) é un subcampo da enxeñaría e da ciencia da computación que evolucionou do estudo de recoñecemento de padróns e da teoría da aprendizaxe computacional en intelixencia artificial. En 1959, Arthur Samuel definiu a aprendizaxe automática como o "campo de estudo que da aos computadores a habilidade de aprender sen seren explicitamente programados". A aprendizaxe automática explora o estudo e construción de algoritmos que poden aprender dos seus erros e facer previsións sobre datos. Estes algoritmos operan construíndo un modelo a partir de entradas co fin de facer previsións ou decisións guiadas polos datos no canto de simplemente seguindo inflexíbeis e estáticas instrucións programadas. Mentres que na intelixencia artificial existen dous tipos de raciocinio (o indutivo, que extrae regras e padróns de grandes conxuntos de datos, e o dedutivo), a aprendizaxe automática só se ocupa do indutivo.

## Tipos de aprendizaxe automática

A aprendizaxe automática pode clasificarse en tres tipos principais: supervisada, non supervisada e por reforzo. Ademais, a aprendizaxe profunda (*deep learning*) é unha subdisciplina da aprendizaxe automática que se centra no uso de redes neuronais con varias capas (*deep* ou "profundas") que simulen o comportamento do cerebro humano para o procesamento de datos e a detección de padróns para a toma de decisións.

* A **aprendizaxe supervisada** implica adestrar un modelo con datos etiquetados, onde as respostas correctas son coñecidas e o algoritmo aprende a predícelas.
* A **aprendizaxe non supervisada** implica descubrir patróns en datos sen etiquetar, onde as respostas correctas non son coñecidas.
* A **aprendizaxe por reforzo** implica aprender a tomar decisións a través da experimentación e recompensa, onde as respostas correctas non son coñecidas de antemán, pero o modelo aprende a través da experiencia.

## Notas

## Véxase tamén

* Intelixencia artificial
* Algoritmo de optimización
* Minaría de datos
* Ciencia de datos