Diferencia entre Machine Learning y Data Science

Por otro lado, el Machine Learning se sumerge en la automatización del aprendizaje a partir de datos, permitiendo que los modelos predigan resultados sin intervención humana directa. Un ejemplo ilustrativo sería un sistema de recomendación que, con el tiempo, aprende los gustos del usuario y proporciona sugerencias cada vez más precisas.

En el ámbito del Machine Learning, el enfoque se dirige a la construcción de modelos capaces de aprender y mejorar de forma automática mediante el análisis de datos. Aquí, se destaca la capacidad del sistema para adaptarse y evolucionar, ofreciendo predicciones cada vez más precisas con el transcurso del tiempo.

Tipos de aprendizaje automático

• Aprendizaje supervisado: El modelo se entrena con un conjunto de datos que incluye ejemplos etiquetados, permitiéndole hacer predicciones basadas en nuevas entradas.
• Aprendizaje no supervisado: En este caso, el modelo se enfrenta a datos no etiquetados, descubriendo patrones y estructuras por sí mismo.
• Aprendizaje por reforzamiento: El modelo aprende a través de la interacción con su entorno, recibiendo recompensas o castigos según su desempeño.

Ejemplos de proyectos de Machine Learning

Un proyecto de reconocimiento de imágenes implica que un modelo de ML aprenda a identificar objetos en imágenes, siendo útil en aplicaciones como vehículos autónomos o sistemas de seguridad. Además, sistemas de recomendación en plataformas como Netflix o Amazon utilizan algoritmos de ML para sugerir contenido o productos basados en el historial del usuario.