自動学習（機械学習）は、明示的にプログラムされることなくコンピューターが学習できるようにする人工知能の分野です。これは、アルゴリズムを使用してデータを処理し、結果を生成することによって達成されます。自動学習の基本概念には次のものがあります。

1.モデル：それらは、自動学習アルゴリズムで使用される数学的表現であり、予測を行うか、決定を下します。

2.トレーニングデータ：これらは、モデルのトレーニングに使用されるデータです。

3.損失関数：それは、モデル予測と実際の値の間の誤差を測定するために使用される関数です。

4.最適化：これは、モデルパラメーターの最適な値を選択して、損失関数を最小限に抑えるプロセスです。

5.評価：トレーニング中に使用されなかったデータのモデルの精度を測定するプロセスです。

6.オーバーフィッティング：モデルがトレーニングデータをよく学習し、新しいデータに適切に一般化しない場合に発生する問題です。

7.正則化：これは、過剰適合を避け、モデルの複雑さを制限するために使用される手法です。

8.監視された学習：これは、新しいデータで予測を行うためにラベル付けされたデータでモデルがトレーニングされる自動学習手法です。

9.非科学学習：これは、データ内のパターンと構造を発見するためにラベル付けされていないデータでモデルがトレーニングされる自動学習手法です。

10.強化学習：これは、モデルがそのアクションに関する肯定的または否定的なフィードバックを通じてトレーニングされる自動学習手法です。
El aprendizaje automático (Machine Learning) es una disciplina de la Inteligencia Artificial que permite a las computadoras aprender sin ser programadas explícitamente. Esto se logra mediante el uso de algoritmos para procesar datos y generar resultados. Los conceptos básicos del aprendizaje automático incluyen:

1. Modelos: Son la representación matemática que utiliza el algoritmo de aprendizaje automático para hacer predicciones o tomar decisiones.

2. Datos de entrenamiento: Son los datos que se utilizan para entrenar el modelo.

3. Función de pérdida: Es la función que se utiliza para medir el error entre las predicciones del modelo y los valores reales.

4. Optimización: Es el proceso de seleccionar los mejores valores de los parámetros del modelo para minimizar la función de pérdida.

5. Evaluación: Es el proceso de medir la precisión del modelo en datos que no se utilizaron durante el entrenamiento.

6. Overfitting: Es un problema que ocurre cuando un modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento y no generaliza bien a nuevos datos.

7. Regularización: Es una técnica utilizada para evitar el overfitting, restringiendo la complejidad del modelo.

8. Aprendizaje supervisado: Es una técnica de aprendizaje automático en la que el modelo es entrenado con datos etiquetados para hacer predicciones sobre nuevos datos.

9. Aprendizaje no supervisado: Es una técnica de aprendizaje automático en la que el modelo es entrenado con datos no etiquetados para descubrir patrones y estructuras en los datos.

10. Aprendizaje por refuerzo: Es una técnica de aprendizaje automático en la que el modelo es entrenado a través de la retroalimentación positiva o negativa sobre sus acciones.