{"id":133432,"date":"2026-02-20T14:42:45","date_gmt":"2026-02-20T13:42:45","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=133432"},"modified":"2026-02-24T14:14:37","modified_gmt":"2026-02-24T13:14:37","slug":"machine-learning-definicion-funcionamiento-usos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos","title":{"rendered":"Machine Learning: definici\u00f3n, funcionamiento, usos"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Descubre todo lo que necesitas saber sobre el Machine Learning: definici\u00f3n, funcionamiento, diferentes categor\u00edas, etc. \u00a1Lo sabr\u00e1s todo sobre el Machine Learning y su impacto revolucionario en todos los \u00e1mbitos!<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>El Machine Learning o aprendizaje autom\u00e1tico es un campo cient\u00edfico y, m\u00e1s particularmente, <b>una subcategor\u00eda de inteligencia artificial<\/b>. Consiste en dejar que los algoritmos descubran \u00abpatterns\u00bb, es decir, patrones recurrentes, en conjuntos de datos. Esos datos pueden ser n\u00fameros, palabras, im\u00e1genes, estad\u00edsticas, etc.<\/p>\n\n\n\n<p>Todo lo que se pueda almacenar digitalmente puede servir como dato para el Machine Learning. Al detectar patrones en esos datos,<b> los algoritmos aprenden y mejoran su rendimiento <\/b>en la ejecuci\u00f3n de una tarea espec\u00edfica. En resumen, los<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\"> algoritmos de Machine Learning<\/a> <b>aprenden de forma aut\u00f3noma a realizar una tarea<\/b> o hacer predicciones a partir de datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Una vez entrenado, el algoritmo podr\u00e1 encontrar los patrones en nuevos datos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Le Machine Learning, qu&#039;est ce que c&#039;est ? Data Insights#2\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/hyYp4bP-dl8?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-como-funciona-el-machine-learning\">\u00bfC\u00f3mo funciona el Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n<p>Hay cuatro etapas principales en el desarrollo de un modelo de Machine Learning. Por lo general, <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-scientist\">es un Data Scientist<\/a> quien gestiona y supervisa el proceso.\u00a0El primer paso es <b>seleccionar y preparar un conjunto de datos de entrenamiento<\/b>. Esos datos se utilizar\u00e1n para alimentar el modelo de Machine Learning para aprender a resolver el problema para el que se ha dise\u00f1ado.<\/p>\n\n\n\n<p>Los <b>datos se pueden etiquetar<\/b> para indicarle al modelo las caracter\u00edsticas que debe identificar. Tambi\u00e9n pueden estar sin etiquetar, entonces ser\u00e1 el modelo el que deber\u00e1 detectar y extraer caracter\u00edsticas recurrentes por s\u00ed mismo. En ambos casos, los datos deben prepararse, organizarse y limpiarse cuidadosamente. De lo contrario,<b> el entrenamiento del modelo de Machine Learning puede estar sesgado<\/b>. Los resultados de sus predicciones futuras se ver\u00e1n afectados directamente.<\/p>\n\n\n\n<p>El segundo paso es <b>seleccionar un algoritmo<\/b> para ejecutar sobre el conjunto de datos de entrenamiento. El tipo de algoritmo que se emplea depende del tipo y del volumen de datos de entrenamiento y del tipo de problema que haya que resolver. El tercer paso es <b>entrenar el algoritmo<\/b>. Es un proceso de repetici\u00f3n. Las variables se ejecutan a trav\u00e9s del algoritmo y los resultados se comparan con los que deber\u00eda haber producido. Los \u00abpesos\u00bb y el sesgo se pueden ajustar para aumentar la precisi\u00f3n del resultado.<\/p>\n\n\n\n<p>Despu\u00e9s <b>se vuelve a ejecutar las variables<\/b> hasta que el algoritmo produzca el resultado correcto en la mayor\u00eda de los casos. El algoritmo entrenado es el modelo de Machine Learning. El cuarto y \u00faltimo paso es <b>el uso y la mejora del modelo<\/b>. Utilizamos el modelo sobre nuevos datos, cuyo origen depende del problema que haya que resolver. Por ejemplo, en los correos electr\u00f3nicos se usar\u00e1 un modelo de Machine Learning dise\u00f1ado para detectar spam.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Empieza un curso de Machine Learning<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Comment fonctionne le Machine Learning - Apprentissage Automatique [ESL IA]\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/QxwTQ7b0dmY?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"cuales-son-los-principales-algoritmos-de-machine-learning\">&iquest;Cu&aacute;les son los principales algoritmos de Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n<p>Existe <b>una amplia variedad de algoritmos<\/b> de Machine Learning. Algunos, sin embargo, se utilizan mucho m\u00e1s a menudo que otros. En primer lugar, se utilizan diferentes algoritmos para los datos etiquetados. Los <b>algoritmos de regresi\u00f3n<\/b>, lineal <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/que-es-la-regresion-logistica\">o log\u00edstica<\/a>, permiten comprender las relaciones entre los datos. La regresi\u00f3n lineal se utiliza para predecir el valor de una variable dependiente en funci\u00f3n del valor de una variable independiente. Ser\u00eda por ejemplo, para predecir las ventas anuales de un comercial en funci\u00f3n de su nivel de estudios o de experiencia.<\/p>\n\n\n\n<p>La <b>regresi\u00f3n log\u00edstica<\/b> a su vez se utiliza cuando las variables dependientes son binarias. Otro tipo de algoritmo de regresi\u00f3n llamado m\u00e1quina de vectores de soporte es pertinente cuando las variables dependientes son m\u00e1s dif\u00edciles de clasificar. Otro algoritmo de ML popular es <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/random-forest-bosque-aleatorio-definicion-y-funcionamiento\">el \u00e1rbol de decisiones<\/a>. Ese algoritmo permite establecer recomendaciones basadas en un conjunto de reglas de decisi\u00f3n partiendo de datos clasificados. Por ejemplo, es posible recomendar por qu\u00e9 equipo de f\u00fatbol apostar bas\u00e1ndose en datos como la edad de los jugadores o el porcentaje de victorias del equipo.<\/p>\n\n\n\n<p>Para los datos no etiquetados, a menudo se utilizan los algoritmos de \u00abclustering\u00bb. Ese m\u00e9todo consiste en identificar los grupos con registros similares y etiquetar esos registros seg\u00fan el grupo al que pertenecen. Anteriormente, se desconocen los grupos y sus caracter\u00edsticas. Entre los algoritmos de clustering, encontramos K-medias, TwoStep o incluso Kohonen.<\/p>\n\n\n\n<p>Los <b>algoritmos de asociaci\u00f3n permiten<\/b> descubrir patrones y relaciones en los datos, e identificar las relaciones \u201csi\/entonces\u201d, llamadas \u201creglas de asociaci\u00f3n\u00bb. Esas reglas son similares a las que se utilizan en el campo del Data Mining o miner\u00eda de datos.\u00a0Por \u00faltimo, <b>las redes neuronales<\/b> son algoritmos en forma de red con varias capas. La primera permite la captaci\u00f3n de datos, una o m\u00e1s capas escondidas permiten sacar conclusiones de los datos captados y la \u00faltima capa asigna una probabilidad a cada conclusi\u00f3n. Una <b>red de neuronas \u201cprofunda\u201d<\/b> est\u00e1 compuesta por m\u00faltiples capas ocultas que permiten afinar los resultados de la anterior. Es la que se utiliza en el campo del Deep Learning.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"All Machine Learning Models Explained in 5 Minutes | Types of ML Models Basics\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/yN7ypxC7838?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"que-es-el-deep-learning\">&iquest;Qu&eacute; es el Deep Learning?<\/h2>\n\n\n\n<p>El<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=G7WxP0dcPC8&amp;list=PLbH8UGHWFlsTo6cG8Fgbgz0MWT7X4TGTW&amp;index=8\"> Deep Learning<\/a> es <b>una rama del Machine Learning<\/b>, pero hoy en d\u00eda es la m\u00e1s utilizada. Fue inventada por Geoffrey Hinton en 1986.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>En pocas palabras, el Deep Learning es una versi\u00f3n mejorada del Machine Learning. El Deep Learning utiliza una t\u00e9cnica que le da mayor capacidad para detectar los patrones incluso los m\u00e1s sutiles.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Machine Learning VS Deep Learning : Quelles diff\u00e9rences ?\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/DazUaVu5MO0?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Esta t\u00e9cnica se llama <b>red de neuronas profundas<\/b>. Esa profundidad corresponde al gran n\u00famero de capas de nodos de c\u00e1lculo que constituyen estas redes y que trabajan conjuntamente para tratar los datos y hacer predicciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Esas redes de neuronas <b>se inspiran directamente en el funcionamiento del cerebro humano<\/b>. Los nodos de c\u00e1lculo se pueden comparar a las neuronas, y la red misma se parece al cerebro.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Qu&#039;est ce que le Deep Learning? Data Insights#3\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/G7WxP0dcPC8?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"cuales-son-los-diferentes-tipos-de-machine-learning\">&iquest;Cu&aacute;les son los diferentes tipos de Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n<p>Diferenciamos <b>3 t\u00e9cnicas de Machine Learning<\/b> : aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado. En el caso del aprendizaje supervisado, el m\u00e1s com\u00fan, los datos se etiquetan para indicar a la m\u00e1quina qu\u00e9 patrones tiene que buscar.<\/p>\n\n\n\n<p>El sistema se entrena sobre <b>un conjunto de datos etiquetados<\/b>, con la informaci\u00f3n que se supone que tiene que determinar. Es posible que los datos ya est\u00e9n clasificados de la forma en que se supone que debe hacerlo el sistema.<\/p>\n\n\n\n<p>Este m\u00e9todo <b>requiere menos datos de entrenamiento<\/b> que los dem\u00e1s y facilita el proceso de entrenamiento, ya que los resultados del modelo se pueden comparar con los datos ya etiquetados. Sin embargo, etiquetar los datos puede resultar caro. Un modelo tambi\u00e9n puede estar sesgado debido a los datos de entrenamiento, lo que afectar\u00e1 a su rendimiento m\u00e1s adelante cuando procese nuevos datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Por el contrario, en el caso <b>del aprendizaje no supervisado<\/b>, los datos no tienen etiquetas. La m\u00e1quina se contenta con explorar los datos en busca de posibles patrones. Ingiere grandes cantidades de datos y utiliza algoritmos para extraer las caracter\u00edsticas relevantes necesarias para etiquetar, ordenar y clasificar datos en tiempo real sin intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n\n\n\n<p>En lugar de automatizar decisiones y predicciones, este enfoque ayuda a <b>identificar patrones y relaciones<\/b> que los humanos pueden pasar por alto en los datos. Esta t\u00e9cnica no es muy popular porque es menos f\u00e1cil de aplicar. Sin embargo, es cada vez m\u00e1s popular en el campo de la ciberseguridad.<\/p>\n\n\n\n<p>El <b>aprendizaje \u00absemisupervisado\u00bb<\/b> se encuentra entre los dos y ofrece un punto medio entre aprendizaje supervisado y no supervisado. Durante el entrenamiento, se utiliza un conjunto de datos etiquetado m\u00e1s peque\u00f1o para guiar la clasificaci\u00f3n y la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas de un conjunto de datos no etiquetado m\u00e1s grande.<\/p>\n\n\n\n<p>Este enfoque es \u00fatil en situaciones en <b>las que no hay datos etiquetados suficientes<\/b> para entrenar un algoritmo supervisado. Permite solventar el problema. Finalmente, <b>el aprendizaje por refuerzo<\/b> consiste en dejar que un algoritmo aprenda de sus errores para lograr un objetivo. El algoritmo probar\u00e1 muchos enfoques diferentes para intentar lograr su objetivo.<\/p>\n\n\n\n<p>Dependiendo de su rendimiento, ser\u00e1 <b>recompensado o penalizado<\/b> para animarlo a continuar por un camino o cambiar su enfoque. Esta t\u00e9cnica se utiliza en particular para permitir que una IA supere a los humanos en los juegos. Por ejemplo, <b>AlphaGo de Google venci\u00f3 al campe\u00f3n de Go<\/b> a trav\u00e9s del aprendizaje por refuerzo. Asimismo, OpenAI ha entrenado una IA capaz de derrotar a los mejores jugadores del videojuego Dota 2.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Descubre el Machine Learning<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"QU&#039;EST CE QUE L&#039;APPRENTISSAGE SUPERVIS\u00c9 ET NON SUPERVIS\u00c9 ? - VLOG IA\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/W8Txya9eZSs?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"casos-de-uso-y-aplicaciones\">Casos de uso y aplicaciones<\/h2>\n\n\n\n<p>En los \u00faltimos a\u00f1os, hemos o\u00eddo hablar de <b>muchos avances en el campo de la inteligencia artificial<\/b>. De igual manera, las aplicaciones de la IA se han multiplicado. En realidad, la gran mayor\u00eda de los avances alcanzados en este campo est\u00e1n directamente relacionados con el Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>El Machine Learning se esconde detr\u00e1s de un gran n\u00famero de servicios modernos muy populares. Por ejemplo, los sistemas de recomendaci\u00f3n de Netflix, Youtube y Spotify utilizan esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Lo mismo pasa con <b>los motores de b\u00fasqueda como Google o Baidu<\/b>, con las secciones de noticias de las redes sociales, tales como Facebook y Twitter o con los asistentes vocales como Siri y Alexa. Por todo esto, se puede considerar que el Machine Learning es un icono de innovaci\u00f3n de principios del siglo XXI.<\/p>\n\n\n\n<p>Es la raz\u00f3n por la cual las plataformas mencionadas y otros gigantes de la web<b> recopilan enormes cantidades de datos personales <\/b>de sus usuarios: el g\u00e9nero de pel\u00edculas que te gustan, los enlaces en los que haces clic, las publicaciones a las que reaccionas, etc. todos esos datos se pueden utilizar para alimentar un algoritmo de Machine Learning y permitirle predecir lo que quieras.<\/p>\n\n\n\n<p>El Machine Learning tambi\u00e9n permite que los robot aspiradores limpien por s\u00ed solos, que tu <b>correo electr\u00f3nico detecte los spams<\/b> y que los sistemas de an\u00e1lisis por imagen m\u00e9dicos localicen los tumores de manera m\u00e1s eficiente. Los veh\u00edculos aut\u00f3nomos tambi\u00e9n utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<p>Los <b>asistentes digitales<\/b>, como Apple Siri, Amazon Alexa o Google Assistant, se basan en la tecnolog\u00eda de tratamiento natural del lenguaje (NLP). Se trata de una aplicaci\u00f3n del ML que permite que los ordenadores traten datos vocales o textuales para \u201ccomprender\u201d el lenguaje humano. Esta tecnolog\u00eda tambi\u00e9n es la que est\u00e1 detr\u00e1s de la voz de tu GPS o a los chatbots y softwares de tipo \u201cspeech-to-text\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>Mientras que el Big Data contin\u00fae desarroll\u00e1ndose, generando cada vez m\u00e1s datos, y mientras la inform\u00e1tica siga ganando fuerza, <b>el Machine Learning ofrecer\u00e1 a\u00fan m\u00e1s posibilidades<\/b>.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"9 Cool Deep Learning Applications | Two Minute Papers #35\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Bui3DWs02h4?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Ya no hay quien te pille con preguntas sobre Machine Learning. Esta disciplina es central en la Data Science, y puedes iniciarte en ella a trav\u00e9s de <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-scientist\">nuestro curso de Data Scientist<\/a>. Descubre como <b>utilizar el lenguaje Python para el Machine Learning<\/b>.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Descubre nuestro curso<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"machine-learning-y-analisis-de-datos\">Machine Learning y an&aacute;lisis de datos<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-scientist\">La Data Science<\/a> y el <b>an\u00e1lisis de datos<\/b> utilizan de forma masiva el Machine Learning. Permite desarrollar, hacer pruebas y aplicar <b>algoritmos de an\u00e1lisis predictivo<\/b> sobre diferentes tipos de datos para predecir el futuro.<\/p>\n\n\n\n<p>Automatizando el desarrollo del modelo anal\u00edtico, el Machine Learning permite <b>acelerar el an\u00e1lisis de datos y hacer que sea m\u00e1s preciso<\/b>. Permite asignar a las m\u00e1quinas tareas centrales del an\u00e1lisis de datos como la <b>clasificaci\u00f3n<\/b>, el <b>clustering<\/b> o la <b>detecci\u00f3n de anomal\u00edas<\/b>. Los algoritmos se alimentan de datos y devuelven <b>inferencias estad\u00edsticas<\/b>, y pueden mejorarse de manera aut\u00f3noma con el tiempo. Cuando detectan un cambio en los datos, son capaces de tomar decisiones sin intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ahora, un humano sigue siendo necesario para revisar los resultados de los an\u00e1lisis producidos por los algoritmos de Machine Learning. Su papel consiste en dar sentido a esos resultados, o incluso asegurarse que los datos tratados por el algoritmo no est\u00e9n sesgados ni alterados.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Descubre nuestro curso<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo funciona el Machine Learning?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Cuatro etapas: 1. Seleccionar y preparar datos de entrenamiento (etiquetados o no, deben limpiarse\/organizarse para evitar sesgos). 2. Seleccionar algoritmo seg\u00fan tipo\/volumen de datos y problema. 3. Entrenar algoritmo (proceso iterativo ajustando pesos\/sesgos hasta resultados correctos). 4. Usar y mejorar el modelo (aplicar a nuevos datos, ej. spam en emails).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son los principales algoritmos de Machine Learning?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Principales algoritmos: Regresi\u00f3n (lineal \u2013 relaci\u00f3n entre variables; log\u00edstica \u2013 variables binarias; SVM \u2013 clasificaci\u00f3n compleja). \u00c1rbol de decisiones (reglas basadas en datos clasificados). Clustering (agrupar registros similares: K-medias, TwoStep, Kohonen). Asociaci\u00f3n (descubrir relaciones 'si\/entonces'). Redes neuronales (m\u00faltiples capas \u2013 la profunda = Deep Learning).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es el Deep Learning?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"El Deep Learning es una rama del Machine Learning (inventada por Geoffrey Hinton en 1986) que utiliza redes de neuronas profundas (m\u00faltiples capas de nodos de c\u00e1lculo) para detectar patrones sutiles. Inspirado en el cerebro humano, es la versi\u00f3n mejorada del Machine Learning.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son los diferentes tipos de Machine Learning?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Tres tipos principales: Supervisado (datos etiquetados \u2013 m\u00e1s com\u00fan, requiere menos datos, pero etiquetar es costoso). No supervisado (datos sin etiquetas \u2013 explora patrones, \u00fatil en ciberseguridad). Semisupervisado (combina datos etiquetados + no etiquetados). Por refuerzo (aprende de errores, recompensas\/penalizaciones \u2013 ej. AlphaGo, OpenAI en Dota 2).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Casos de uso y aplicaciones\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Aplicaciones cotidianas: sistemas de recomendaci\u00f3n (Netflix, YouTube, Spotify), motores de b\u00fasqueda (Google, Baidu), redes sociales (Facebook, Twitter), asistentes vocales (Siri, Alexa), rob\u00f3tica (aspiradoras), detecci\u00f3n de spam, an\u00e1lisis m\u00e9dico (localizaci\u00f3n de tumores), veh\u00edculos aut\u00f3nomos, NLP (procesamiento de lenguaje natural).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Machine Learning y an\u00e1lisis de datos\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Machine Learning acelera y precisa el an\u00e1lisis de datos mediante clasificaci\u00f3n, clustering, detecci\u00f3n de anomal\u00edas. Algoritmos aprenden de datos, generan inferencias y mejoran aut\u00f3nomamente. Humanos a\u00fan necesarios para revisar resultados, darles sentido y evitar sesgos\/alteraciones.\"\n      }\n    }\n  ]\n}\n<\/script>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Descubre todo lo que necesitas saber sobre el Machine Learning: definici\u00f3n, funcionamiento, diferentes categor\u00edas, etc. \u00a1Lo sabr\u00e1s todo sobre el Machine Learning y su impacto revolucionario en todos los \u00e1mbitos! El Machine Learning o aprendizaje autom\u00e1tico es un campo cient\u00edfico y, m\u00e1s particularmente, una subcategor\u00eda de inteligencia artificial. 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