Conocido como Machine Learning, es un campo de Las Ciencias de la Computación, donde los datos existentes son usados para predecir datos futuros. Su aplicación está relacionada principalmente con tareas como: diagnóstico de estados tipificados, reconocimiento facial, filtrado de correos, etc.

Elementos de una Maquina de Aprendizaje.

Datos:

Todos los métodos de aprendizaje son estructurados por relaciones matemáticas y datos (conjunto de datos es utilizado para entrenar un algoritmo de aprendizaje), estos conjuntos de datos puedes ser colectados por humanos o por sensores en los diferentes centros de control.

Modelos:

Un modelo proporciona una estructura matemática para aprender, generalmente estos algoritmos de aprendizaje son inspirados de la funcionalidad humana que proporcionan un marco para una máquina de aprendizaje estructurada matemáticamente. Importante!, hay otros modelos propios que no consideran como inspiración la funcionalidad humana.

Entrenamiento:

Una persona necesita entrenar para realizar correctamente cualquier tarea, este procedimiento debe ser efectuado por una máquina de aprendizaje, considerando los pares de entrada y salida. Terminado el proceso de aprendizaje la máquina tiene que responder a nuevos datos de entrada con una salida de respuesta correcta confiable.

En el proceso de entrenamiento se tienen tipos de aprendizaje, las mismas son:

a) Aprendizaje Supervisado:

Es un proceso de aprendizaje, donde se tiene un conjunto de datos con salidas etiquetadas de una determinada clase, para la cual será ajustada el entrenamiento de la máquina de aprendizaje.

b) Aprendizaje No Supervisado:

Es utilizado a menudo para reconocimiento de patrones, ya que no hay etiqueta de clases, aquí generalmente se utilizan algoritmos de agrupamiento.

c) Aprendizaje Semi-Supervisado:

Es un proceso de aprendizaje mixto, donde se tiene una pequeña cantidad de datos etiquetados, este es aprovechado generalmente para interpretar una gran cantidad de datos no etiquetados.

d) Aprendizaje Online:

El proceso de aprendizaje se actualiza continuamente con nuevos datos, este es llamado de on-line o aprendizaje recursivo, una de las aplicaciones más comunes es el filtrado de correos spam.