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El aprendizaje automático (ML) forma parte del ámbito de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA). A través del aprendizaje automático, el software utiliza conjuntos de datos y algoritmos existentes para reconocer patrones y regularidades, y así poder desarrollar soluciones basadas en ellos; en otras palabras, adquirir conocimientos a partir de la experiencia.
Sin embargo, para que el aprendizaje automático sea eficaz, primero hay que entrenar a los sistemas con los datos y algoritmos pertinentes para el proceso de aprendizaje. Además, deben establecerse reglas para analizar los datos y reconocer patrones. Una vez que se dispone de datos adecuados y se han definido las reglas, los sistemas que utilizan el aprendizaje automático pueden, entre otras cosas, calcular probabilidades para determinados eventos y optimizar procesos basándose en patrones específicos.