No, el aprendizaje automático no hace pensar a las máquinas. Toma los datos, toma una suposición inicial de algunos parámetros y luego ajusta el valor de estos parámetros hasta que se alcanza un valor óptimo. Por ejemplo, tomemos el ejemplo de un algoritmo de aprendizaje automático de Regresión lineal. Regresión lineal: ajusta una línea recta a los puntos de datos de tal manera que se minimiza el error. Una vez que se realiza el ajuste, se actualizan algunos valores de parámetros. Entonces, cuando se ve un nuevo punto de datos, adivina el valor objetivo de este nuevo punto de datos en función de los parámetros actualizados.
Incluso los últimos algoritmos de aprendizaje automático y minería de datos, como Deep Learning, actualizan un gran conjunto de parámetros cuando se utiliza un conjunto de datos llamado datos de entrenamiento. Y cuando se proporcionan datos de una nueva prueba, adivina el valor objetivo utilizando los parámetros actualizados que obtuvo durante la fase de entrenamiento,
Entonces, como todos los algoritmos informáticos, los algoritmos de aprendizaje automático dependen de los datos y algoritmos. Como dice el viejo adagio, Basura adentro, Basura afuera.
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