¿Qué es el aprendizaje automático y cuándo surgió?
El aprendizaje automático (AM) es un campo de investigación dedicado a comprender y construir métodos que "aprenden", es decir, métodos que aprovechan los datos para mejorar el rendimiento en algún conjunto de tareas Se considera parte de la inteligencia artificial.

Los algoritmos de aprendizaje automático construyen un modelo basado en datos de muestra, conocidos como datos de entrenamiento, con el fin de hacer predicciones o tomar decisiones sin estar explícitamente programados para ello. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como en medicina, filtrado de correo electrónico, reconocimiento de voz, agricultura y visión por ordenador, donde es difícil o inviable desarrollar algoritmos convencionales para realizar las tareas necesarias.

Un subconjunto del aprendizaje automático está estrechamente relacionado con la estadística computacional, que se centra en hacer predicciones utilizando ordenadores, pero no todo el aprendizaje automático es aprendizaje estadístico. El estudio de la optimización matemática aporta métodos, teoría y ámbitos de aplicación al campo del aprendizaje automático. La minería de datos es un campo de estudio relacionado, que se centra en el análisis exploratorio de datos mediante el aprendizaje no supervisado.

Algunas implementaciones del aprendizaje automático utilizan datos y redes neuronales de forma que imitan el funcionamiento de un cerebro biológico.

En su aplicación a los problemas empresariales, el aprendizaje automático también se denomina análisis predictivo.

Visión general
Los algoritmos de aprendizaje funcionan sobre la base de que es probable que las estrategias, algoritmos e inferencias que funcionaron bien en el pasado sigan funcionando bien en el futuro. Estas inferencias pueden ser obvias, como "puesto que el sol ha salido cada mañana durante los últimos 10.000 días, probablemente también saldrá mañana por la mañana". Pueden ser matizadas, como "el X% de las familias tienen especies separadas geográficamente con variantes de color, por lo que hay un Y% de probabilidades de que existan cisnes negros por descubrir".

Los programas de aprendizaje automático pueden realizar tareas sin ser programados explícitamente para ello. Consiste en que los ordenadores aprendan a partir de los datos proporcionados para que realicen determinadas tareas. Para tareas sencillas asignadas a ordenadores, es posible programar algoritmos que indiquen a la máquina cómo ejecutar todos los pasos necesarios para resolver el problema en cuestión; por parte del ordenador, no es necesario ningún aprendizaje. Para tareas más avanzadas, puede ser un reto para un humano crear manualmente los algoritmos necesarios. En la práctica, puede resultar más eficaz ayudar a la máquina a desarrollar su propio algoritmo, en lugar de hacer que los programadores humanos especifiquen cada paso necesario.

La disciplina del aprendizaje automático emplea diversos enfoques para enseñar a los ordenadores a realizar tareas para las que no se dispone de un algoritmo plenamente satisfactorio. En los casos en que existe un gran número de respuestas potenciales, un enfoque consiste en etiquetar algunas de las respuestas correctas como válidas. Esto puede utilizarse como datos de entrenamiento para que el ordenador mejore el algoritmo o algoritmos que utiliza para determinar las respuestas correctas. Por ejemplo, para entrenar un sistema para la tarea de reconocimiento digital de caracteres, se ha utilizado a menudo el conjunto de datos MNIST de dígitos escritos a mano.

Historia y relaciones con otros campos
Ver también: Cronología del aprendizaje automático
El término aprendizaje automático fue acuñado en 1959 por Arthur Samuel, empleado de IBM y pionero en el campo de los juegos de ordenador y la inteligencia artificial. El sinónimo ordenadores autodidactas también se utilizó en esta época.

A principios de la década de 1960, la empresa Raytheon desarrolló una "máquina de aprendizaje" experimental con memoria de cinta perforada, llamada CyberTron, para analizar señales de sonar, electrocardiogramas y patrones de habla mediante un aprendizaje por refuerzo rudimentario. Fue "entrenado" repetidamente por un operador/profesor humano para reconocer patrones y equipado con un botón de "pifia" para que volviera a evaluar las decisiones incorrectas Un libro representativo sobre la investigación en el aprendizaje automático durante la década de 1960 fue el libro de Nilsson sobre Máquinas de Aprendizaje, que trataba sobre todo del aprendizaje automático para la clasificación de patrones. El interés relacionado con el reconocimiento de patrones continuó en la década de 1970, como describieron Duda y Hart en 1973. 18] En 1981 se publicó un informe sobre el uso de estrategias de enseñanza para que una red neuronal aprenda a reconocer 40 caracteres (26 letras, 10 dígitos y 4 símbolos especiales) de un terminal informático. 19]

Tom M. Mitchell proporcionó una definición más formal y ampliamente citada de los algoritmos estudiados en el campo del aprendizaje automático: "Se dice que un programa informático aprende de la experiencia E con respecto a alguna clase de tareas T y medida de rendimiento P si su rendimiento en las tareas en T, medido por P, mejora con la experiencia E." Esta definición de las tareas en las que se centra el aprendizaje automático ofrece una definición fundamentalmente operativa en lugar de definir el campo en términos cognitivos. Esto sigue la propuesta de Alan Turing en su documento "Computing Machinery and Intelligence", en el que la pregunta "¿Pueden pensar las máquinas?" se sustituye por la pregunta "¿Pueden las máquinas hacer lo que nosotros (como entidades pensantes) podemos hacer?".

El aprendizaje automático actual tiene dos objetivos, uno es clasificar datos basándose en modelos que se han desarrollado, el otro objetivo es hacer predicciones de resultados futuros basándose en estos modelos. Un algoritmo hipotético específico para clasificar datos puede utilizar la visión computerizada de lunares junto con el aprendizaje supervisado para entrenarlo en la clasificación de los lunares cancerosos. Un algoritmo de aprendizaje automático para el comercio de acciones puede informar
El aprendizaje automático es una rama de la IA que se ocupa de comprender y desarrollar métodos que aprenden", es decir, métodos que utilizan datos para mejorar el rendimiento en un conjunto de tareas.  Los algoritmos de aprendizaje automático construyen un modelo a partir de datos de muestra, denominados datos de entrenamiento, para hacer predicciones o tomar decisiones sin estar explícitamente programados para ello. Surgió por primera vez en la década de 1960.