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Con los años se han propuesto varias definiciones de aprendizaje automático. Uno de los primeros leyó “Se dice que un programa de computadora aprende de la experiencia E con respecto a alguna clase de tareas T y medida de desempeño P, si su desempeño en tareas en T, medido por P, mejora con la experiencia E”. Otro afirmó que el aprendizaje automático es la “Capacidad de un programa de computadora para generar una nueva estructura de datos que es diferente a la anterior, como la producción si … entonces … las reglas de entrada de datos numéricos o nominales”, y una definición muy amplia simplemente especifica ” Las cosas aprenden cuando cambian su comportamiento de una manera que les hace funcionar mejor en el futuro ”. El tema unificador del aprendizaje automático es que se ocupa del desarrollo de técnicas que ayudan a extraer conocimiento / información de los datos de entrenamiento de forma automática para descubrir algunas regularidades y usarlas para construir un modelo general y preciso capaz de hacer predicciones para lo invisible datos.
La biología es un área de aplicación creciente del aprendizaje automático. La medicina es en gran medida una disciplina basada en la evidencia, en la que se recopilan y almacenan grandes cantidades de datos de calidad relativamente alta en bases de datos. Los datos médicos son muy heterogéneos y se almacenan en formatos numéricos, de texto, imagen, sonido y video. Incluyen datos clínicos (síntomas, demografía, pruebas bioquímicas, diagnósticos y varias imágenes, video, señales vitales, etc.), datos logísticos (cargos y costos, políticas, pautas, ensayos clínicos, etc.), datos bibliográficos y datos moleculares. . La bioinformática, que se refiere al último tipo de datos, conceptualiza la biología en términos de moléculas y aplica técnicas de “informática”, derivadas de disciplinas como las matemáticas aplicadas, la informática y las estadísticas para comprender y organizar la información asociada a estas moléculas a gran escala. .
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Actividades de un proyecto de Machine Learning en una secuencia de seis pasos (i) Comprender el problema, donde los autores presentan los objetivos del proyecto, las soluciones actuales y la terminología del dominio, y traducen el problema médico al dominio de ML (ii) Comprenden los datos, donde los datos médicos correspondientes se describen y analizan con respecto al problema de ML subyacente (iii) Preparación de los datos, en los que se aplican los métodos de preprocesamiento de datos (iv) D ata minería, en el que los datos preparados se procesan con técnicas de ML (v) E valoración del conocimiento descubierto, donde se evalúan los resultados proporcionados en el paso anterior (vi) Uso del conocimiento descubierto, en el que los autores describen cómo se despliega el conocimiento generado
