Introducción al ML

El Machine Learning (ML), o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas informáticos aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin haber sido programados explícitamente para cada caso. En lugar de seguir reglas fijas, los modelos de machine learning analizan grandes cantidades de información para detectar patrones y comportamientos repetitivos. Su principal ventaja es que automatiza procesos de análisis complejos y mejora con el tiempo a medida que recibe más datos. Esta capacidad resulta especialmente útil en entornos donde hay gran volumen de información y se requiere responder de forma ágil y precisa.

Existen tres tipos principales de aprendizaje automático, cada uno adaptado a diferentes necesidades:

• Aprendizaje supervisado: El modelo aprende a partir de un conjunto de datos etiquetados, es decir, donde se conoce la respuesta correcta. Por ejemplo, un modelo puede aprender a predecir el consumo energético de un edificio (valor numérico: regresión) o clasificar si un equipo está en estado normal o en fallo (categoría: clasificación). Es el más utilizado en aplicaciones industriales y empresariales.

• Aprendizaje no supervisado: Se utiliza cuando no hay etiquetas previas. El objetivo es descubrir estructuras o patrones naturales en los datos, como agrupar clientes con comportamientos similares (clustering). Este tipo de aprendizaje es útil para segmentación, análisis exploratorio y detección de anomalías.

• Aprendizaje por refuerzo (menos frecuente en entornos industriales estándar): El sistema aprende por ensayo y error, recibiendo recompensas o penalizaciones. Es común en robótica o automatización avanzada.