Aprendizaxe automática

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


Categoría:Disciplinas académicas