Aprendizaje automático (machine learning)

El aprendizaje automático (machine learning) es el enfoque de la La inteligencia artificial es la capacidad de un sistema informático de realizar tareas que asociamos a la inteligencia humana, como entender lenguaje, reconocer imágenes o tomar decisiones. Más en el glosario → en el que un sistema aprende a partir de ejemplos en lugar de que alguien le escriba a mano cada regla. Se le muestran muchos datos —imágenes, textos, cifras— y el modelo ajusta sus parámetros hasta detectar patrones que luego aplica a casos nuevos. Por ejemplo, tras ver miles de correos marcados como El spam son mensajes masivos no deseados, normalmente por correo: a menudo publicidad, pero a veces también vehículo de phishing o malware. Más en el glosario → , aprende a reconocer uno que no había visto antes. Se distingue el aprendizaje supervisado (con ejemplos etiquetados), el no supervisado (busca estructura por su cuenta) y el reforzado (aprende por ensayo y recompensa). Casi toda la IA moderna, incluidos los grandes Un LLM es un modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto para entender y generar lenguaje. Es el motor de asistentes como ChatGPT. Más en el glosario → , se basa en este principio. Su calidad depende directamente de la cantidad y la calidad de los Los datos de entrenamiento son los ejemplos con los que aprende un modelo de IA. Su cantidad y calidad determinan lo bueno —y lo sesgado— que será. Más en el glosario → .