El machine learning (aprendizaje automático) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en desarrollar algoritmos que permiten a las máquinas aprender patrones a partir de datos y mejorar su rendimiento con la experiencia, sin necesidad de ser programadas explícitamente para cada situación.
En lugar de escribir reglas manuales del tipo "si pasa X, haz Y", con machine learning alimentas un modelo con miles de ejemplos y el sistema descubre por sí mismo las reglas subyacentes. Por ejemplo, un modelo de ML puede aprender a detectar spam analizando miles de emails etiquetados como spam o no spam.
Existen tres tipos principales de machine learning: el aprendizaje supervisado (el modelo aprende de datos etiquetados), el aprendizaje no supervisado (encuentra patrones en datos sin etiquetar) y el aprendizaje por refuerzo (aprende mediante prueba y error, recibiendo recompensas o penalizaciones).
En los negocios, el machine learning se utiliza para predecir ventas, segmentar clientes, detectar fraudes, optimizar precios y personalizar recomendaciones. Plataformas como Google, Amazon y Spotify basan gran parte de su experiencia de usuario en modelos de ML.
No necesitas crear tus propios modelos para beneficiarte del machine learning. Muchas herramientas de IA ya integran ML internamente, y servicios cloud como AWS, Google Cloud o Azure ofrecen modelos preentrenados listos para usar.