Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow, 3ª edición
by Aurélien Géron
Capítulo 1. El panorama del aprendizaje automático
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
No hace tanto tiempo, si hubieras cogido el teléfono y le hubieras preguntado el camino a casa, te habría ignorado y la gente se habría cuestionado tu cordura. Pero el aprendizaje automático ya no es ciencia ficción: miles de millones de personas lo utilizan cada día. Y la verdad es que existe desde hace décadas en algunas aplicaciones especializadas, como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR). La primera aplicación de ML que realmente se generalizó, mejorando la vida de cientos de millones de personas, se impuso en la década de 1990: el filtro de spam. No es exactamente un robot autoconsciente, pero técnicamente se puede considerar aprendizaje automático: de hecho, ha aprendido tan bien que ya casi nunca es necesario marcar un correo electrónico como spam. Le siguieron cientos de aplicaciones de ML que ahora impulsan silenciosamente cientos de productos y funciones que utilizas habitualmente: indicaciones de voz, traducción automática, búsqueda de imágenes, recomendaciones de productos y muchas más.
¿Dónde empieza y dónde acaba el aprendizaje automático? ¿Qué significa exactamente que una máquina aprenda algo? Si descargo una copia de todos los artículos de Wikipedia, ¿mi ordenador ha aprendido realmente algo? ¿De repente es más inteligente? En este capítulo empezaré aclarando qué es el aprendizaje automático ...