Es un área perteneciente a la Inteligencia Artificial que se dedica al campo donde las computadoras
presentan la capacidad de aprender por si mismas. Una de los primeros ejemplos en la historia fue de Arthur Samuel(pionero de la IA) que creó un juego de damas donde fue capaz de aprender por si mismo cual es la posición que más se adecuaba para poder ganar.
El Machine Learning se clasifica en 3 tipos de aprendizaje:
- Aprendizaje Supervisado: Presentan información a priori con lo cual produce que la máquina "aprenda" por sí misma conforme va comparando las muestras de entrada con los datos de entrenamiento, algunos algoritmos son:
- K-nearest neighbors
- Vector Support Machines
- Na¨ıve Bayes classifier
- Aprendizaje No Supervisado: No presentan información a priori y solo se guian de los datos de entrada, formandolos en grupos con características similares entre sí, algunos algoritmos son:
- K-means
- Gaussian mixtures
- Hierarchical clustering
- Aprendizaje por Reforzamiento: Se basa en el metodo de prueba y error ya que realiza las diferentes acciones donde cada una presenta diferentes resultados donde la máquina por reforzamiento se ajusta al mejor resultado. Algunos algoritmos son:
- Dynamic programming
- Q-learning
Cedeno-Moreno, D., &
Vargas, M. (2020). Aprendizaje automático aplicado al análisis de sentimientos. I+D Tecnológico, 16(2). https://doi.org/10.33412/idt.v16.2.2833
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