Machine Learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial que se basa en la capacidad de algoritmos y modelos para aprender patrones a partir de datos y realizar tareas específicas sin estar programados explícitamente.
- Recopilación de datos: se recopilan datos relevantes para el problema que se aborda. Estos datos pueden incluir una amplia variedad de información, desde texto e imágenes hasta números y registros históricos.
- Preprocesamiento de datos: los datos recopilados se limpian y preparan para su análisis. Esto puede implicar eliminar datos incompletos o incorrectos, normalizar datos numéricos y transformar datos.
- Selección de modelo: se elige un modelo de aprendizaje automático adecuado para el problema en cuestión. Los modelos pueden variar desde algoritmos de regresión y clasificación hasta redes neuronales y algoritmos de agrupamiento, según la naturaleza del problema y los datos disponibles.
- Entrenamiento de modelo: el modelo seleccionado se entrena utilizando los datos preparados. Durante el entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros para minimizar el error entre las predicciones y los valores reales en los datos de entrenamiento.
- Validación y evaluación: una vez entrenado el modelo, su rendimiento se valida y evalúa utilizando datos que no se utilizan durante el entrenamiento. Esto ayuda a garantizar que el modelo sea capaz de realizar predicciones precisas sobre datos nunca antes vistos.
- Implementación: después de validar y ajustar el modelo según sea necesario, se implementa en un entorno de producción, donde puede realizar predicciones o automatizar tareas en tiempo real.
- Optimización continua: los modelos a menudo requieren ajustes y mejoras a medida que se recopilan más datos y se enfrentan a nuevos desafíos.
