"En vez de tratar de producir un programa para simular la mente adulta, ¿por qué no producir uno que simule la mente de un niño?,  si fuera luego sujeto al proceso apropiado de educación, uno obtendría el cerebro adulto."

Alan Turing


El aprendizaje automático (Marchine Learning) es la rama de la inteligencia artificial que tiene que ver con el descubrimiento de patrones existentes en los datos analizados ("aprendizaje"), los cuales son utilizados para realizar predicciones, o seleccionar el curso de acción a seguir, y que mejoran con la experiencia. Las técnicas de aprendizaje automático se dividen en dos grupos:

  • Aprendizaje supervisado, donde a partir de ejemplos con uno o varios atributos, así como la categoría o valor asociado a cada ejemplo, se encuentran los parámetros para predecir el valor o categoría a partir de los atributos (se llama clasificación si el valor es entero y regresión si no lo es).
  • Aprendizaje no supervisado, donde a partir sólo de los atributos de los ejemplos, sin una categoría o valor asociado, se encuentran patrones que sirven para agrupar los ejemplos o encontrar relaciones entre ellos, a fin de realizar predicciones o decidir acciones a seguir

Esta página contiene información sobre instituciones, publicaciones y recursos disponibles para los interesados en adentrarse en el tema.


Asistentes al Proyecto sobre Inteligencia Artificial de Dartmouth en 1956 (Foto: Margaret Minsky)

Los clásicos

La disponibilidad masiva de datos, gracias a la Internet y las redes sociales, así como computadoras gran capacidad, han llevado las ideas originales del aprendizaje automático a los niveles soñados por sus autores. Esta es una muestra de artículos que hicieron historia.

The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in The BrainFrank Rosenblatt. 1958. Primer modelo de una neurona artificial para clasificación. (Artículo)

Elementary Perceiver and Memorizer. Edward Feigenbaum. 1961. Primer uso destacado de árboles de decisión en algoritmos de clasificación. (Artículo)

Mining association rules between set of items in large databases. R. Agrawal, T. Imielinski, A. Swami. 1993. Algoritmo que disparó el desarrollo de las reglas de asociación, clave para analizar canastas de productos, secuencias de ADN y lenguaje. (Artículo)

Support Vector Machines. C. Cortes and V. Vapnik. 1995. Desarrollo del algoritmo de máquinas de soporte vectorial, utilizado para mejorar los procesos de clasificación y cuyo concepto inspira el logotipo de INTELIGENCIA FUTURA. (Artículo)

Bagging Predictors. Leo Breiman. 1996. Planteamiento original de la agregación de resultados de variaciones de modelos aplicadas a distintas muestras, técnica esencial hoy en día. (Artículo)


Instituciones

Al ser una rama de la inteligencia artificial, las instituciones académicas y centros de investigación incluyen en su organización áreas dedicadas al aprendizaje automático. No obstante, cada año se celebran congresos de aprendizaje automático muy importantes.

Eventos

Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. Congreso organizado por la Association for Uncertainty in Artificial Intelligence. (UAI)

Conference on Neural Information Processing Systems. Congreso multidisciplinario organizado por una fundación sin fines de lucro. (NEURIPS)

European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. Principal congreso celebrado en Europa. (ECML)

IEEE International Conference on Machine Learning and Applications. Congreso anual organizado por la  Association for Machine Learning and Applications. (IEEE-ICMLA)

International Conference on Machine Learning. Congreso anual organizado por un comité de universidades y empresas. (ICML)

Los congresos de inteligencia artificial incluyen ponencias sobre aprendizaje automático (consulta nuestra sección de IA


Publicaciones

Los grandes avances de los últimos años en el aprendizaje automático, así como su aplicación generalizada en diversas actividades comerciales e industriales, han disparado los proyectos de investigación y la publicación de sus resultados.

Revistas

Journal of Machine Learning Research. Publicación internacional de artículos de investigación disponibles gratis en línea. (JMLR)

Machine Learning. Publicación de artículos de investigación especializados en aprendizaje automático. (ML)

Las principales publicaciones de inteligencia artificial incluyen también artículos sobre aprendizaje automático (consulta nuestra sección IA)

Libros

Deep Learning. I. GoodFellow, Y. Bengio and A. Courville. Ed.2016. MIT Press. ISBN-13: 978-0262035613 (Libro) (En línea)

Neural Networks and Deep Learning. Springer. Aggarwal C. 2018. ISBN-13: 978-3319944623 (Libro) (En línea)

The Elements of Statistical Learning. T. Hastie, R. Tibshirani and J. Friedman. Ed 2009. Springer. ISBN-13: 978-0387848570 (Libro) (En línea)

Pattern Recognition and Machine Learning. C. Bishop. Ed 2011. Springer. ISBN-13: 978-0387310732 (Libro) (En línea)

Reinforcement Learning: An Introduction. R. Sutton and A. Barto. Ed. 2018. Bradford. ISBN-13: 978-0262039246 (Libro) (En línea)


Recursos

El aprendizaje automático es un área del conocimiento que cuenta con una gran comunidad mundial de investigadores y profesionales, en la que prevalece el acceso abierto a la información, así como el intercambio público de conocimientos y experiencias.

Artículos e Investigaciones

KDD Nuggets. Artículos, cursos y códigos de aprendizaje automático y ciencia de datos. 

Microsoft Academic. Repositorio de artículos sobre aprendizaje automático patrocinado por Microsoft.


Open Data Science. Artículos, cursos y códigos en portal de empresa organizadora de congresos sobre aprendizaje automático.

Machine Learning Research. Artículos presentados en diversos congresos sobre aprendizaje automático.

Memoria de la UAI. Artículos presentados en los congresos anuales de la Association for Uncertainty in Artificial Intelligence.

Memoria de la NEURIPS. Artículos presentados en el congreso de sistemas neuronales de información.

Papers with code. Repositorio de artículos con código abierto incluido.


Towards data science. Plataforma de intercambio de artículos y códigos patrocinada por una empresa canadiense.

Las memorias de los congresos de inteligencia artificial incluyen artículos sobre aprendizaje automático (consulta nuestra sección de IA)

Cursos

Applied Machine Learning . Curso técnico en línea a nivel maestría de la Universidad de Columbia. Sólo cuesta la emisión del certificado. (Curso)

Curso intensivo de aprendizaje automático. Curso gratuito en línea ofrecido por Google. (Curso)

Existe gran cantidad de cursos de todos los niveles en las plataformas Coursera, Edx, Emeritus y Udemy.

Herramientas

Amazon Customer ReviewsRepositorio de reseñas de productos.

GitHubFamosa plataforma de desarrollo con proyectos de código abierto.

Kaggle . Plataforma de desarrollo de proyectos de código abierto,sede de concursos con premios económicos.

UCI. Repositorio de datos para proyectos de Machine Learning.