El machine learning —o aprendizaje automático— es una de las ramas más importantes de la inteligencia artificial (IA). Se trata de la tecnología que permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar su desempeño con la experiencia, sin ser programadas explícitamente.
Hoy en día, está detrás de recomendaciones personalizadas, reconocimiento de voz, análisis financieros, diagnósticos médicos y mucho más. Pero, ¿cómo funciona realmente? ¿Y cómo ha evolucionado desde sus inicios hasta los modelos más potentes como los que usa GPT-4?
En este artículo lo explicamos de forma clara, completa y actualizada, desde su origen hasta las aplicaciones más avanzadas.
¿Qué es el machine learning?
El machine learning (ML) es una disciplina dentro de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender automáticamente a partir de datos, identificar patrones y tomar decisiones sin estar explícitamente programados para cada tarea.
En lugar de seguir instrucciones rígidas, un sistema de ML construye modelos estadísticos que generalizan a partir de ejemplos.
Ejemplo simple: Si le das a un modelo cientos de fotos de gatos y perros con sus etiquetas, podrá aprender a diferenciarlos y clasificar nuevas imágenes por sí solo.
🎥 ¿Qué es el MACHINE LEARNING? – Explicación FÁCIL para niñ@s
Cómo funciona el aprendizaje automático
Entrada de datos: el modelo recibe ejemplos etiquetados (supervisado) o sin etiquetas (no supervisado).
Extracción de características: identifica atributos relevantes (por ejemplo: forma, color, frecuencia).
Entrenamiento del modelo: ajusta sus parámetros internos para minimizar errores.
Evaluación: se mide su rendimiento con datos nuevos.
Predicción y mejora: con más datos, el modelo se vuelve más preciso.
Tipos de aprendizaje en machine learning
Aprendizaje supervisado
Se entrena con datos que ya tienen la respuesta (etiquetas). Ejemplo: predecir si un email es spam o no.
Aprendizaje no supervisado
El modelo descubre patrones por sí solo. Ejemplo: agrupar clientes por comportamiento sin saber nada previo.
Aprendizaje por refuerzo
El agente aprende mediante prueba y error, recibiendo recompensas o penalizaciones. Ejemplo: un robot que aprende a caminar o un algoritmo que juega ajedrez.
Historia del machine learning: evolución por décadas
Años 50-60: la base teórica
1950: Alan Turing introduce el concepto de máquinas que pueden aprender.
1957: Rosenblatt crea el perceptrón, primer modelo de red neuronal.
Limitación: no podía resolver problemas no lineales.
📉 Años 70-80: caída y renacimient
La falta de resultados reales lleva al primer “invierno de la IA”.
En los 80s reaparece el interés con redes neuronales multicapa (backpropagation).
Años 90: algoritmos clásico
Aparecen SVM, árboles de decisión, KNN, Naive Bayes.
Se populariza el aprendizaje estadístico.
Aumenta el uso en universidades, bancos, marketing y medicina.
Años 2000: datos y potencia
Proliferación del big data.
Mejora del hardware (GPU).
Las empresas comienzan a aplicar ML en producción (Amazon, Netflix, Google).
2010 en adelante: deep learning y revolución
Redes neuronales profundas (deep learning) superan a los algoritmos clásicos en visión, voz y texto.
Aparece AlexNet (2012) que gana una competencia de visión.
Surgen modelos como:
CNN (para imágenes)
RNN (para secuencias)
LSTM (para memoria a largo plazo)
Comienza el auge de los transformers y modelos fundacionales como BERT, GPT, etc.
Editora nacida y formada en Córdoba, Argentina. Experta en generar contenido relevante para emprendedores y pymes del sector tecnológico local. Fanática del mate mientras redacta guías sobre WordPress y automatización.
