Explicación detallada
El machine learning abarca el aprendizaje supervisado (con etiquetas), no supervisado (sin etiquetas) y por refuerzo (recompensas). Alimenta la mayoría de los productos de IA actuales: recomendación, scoring, detección de anomalías, clasificación.
Ejemplos
Detección de spam en Gmail
Scoring de crédito
Predicción de la demanda
Reconocimiento de imágenes
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia con el deep learning ?
El deep learning es un tipo de machine learning basado en redes neuronales profundas.
Términos relacionados
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje a partir de ejemplos etiquetados (entrada → salida esperada).
Aprendizaje profundo
Subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para aprender representaciones complejas.
Dataset
Conjunto estructurado de datos utilizado para entrenar, validar o evaluar un modelo de IA.
Aprendizaje por refuerzo
Método de aprendizaje en el que un agente aprende a actuar mediante ensayo y error maximizando una recompensa.
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje a partir de datos sin labels, donde el modelo descubre por sí mismo estructuras.
Última actualización: 15/7/2026