¿Qué es Machine Learning y cómo funciona? Principales claves

Los sistemas de machine learning funcionan a través de un ciclo continuo. Para saber qué es machine learning, hay que tener en cuenta que se trata de una de las ramas más transformadoras de la inteligencia artificial actualmente.

La definición de machine learning en español es aprendizaje automático.

Una Especialización en Inteligencia Artificial proporciona las herramientas para comprender e implementar algoritmos para potenciar las capacidades de la tecnología y el machine learning. Estas aplicaciones están transformando sectores como la medicina, el marketing y la conducción autónoma.

¿Qué es el machine learning?

La definición de machine learning en español es aprendizaje automático. Según la Agencia Nacional Digital, el machine learning “permite de forma automática generar un aprendizaje a partir de la experiencia en cada proceso”.

Fuente: Machine Learning: Definición. Agencia Nacional Digital

Su popularidad se debe a la disponibilidad de datos masivos que permite entrenar modelos más precisos al momento de reconocer imágenes, traducir idiomas o predecir comportamientos. El machine learning ha crecido gracias al big data, dado que se apoya en la ciencia de datos para extraer conocimiento de grandes volúmenes de información.

Diferencias principales entre machine learning, deep learning e inteligencia artificial

Machine learning y deep learning no son lo mismo. Al comparar deep learning vs machine learning, nos damos cuenta de que es machine learning y que utiliza algoritmos que aprenden de datos estructurados y requieren cierta intervención humana para ajustar sus parámetros, mientras que el deep learning va un paso más allá al emplear redes neuronales profundas.

¿Cómo funciona el machine learning?

Si te preguntas qué es y cómo funciona el machine learning, aquí lo explicaremos con un ejemplo concreto. Para que un sistema de machine learning pueda predecir si un correo es spam, primero necesita ser entrenado con muchos ejemplos de correos que ya han sido clasificados como “spam” o “no spam”.

Durante esta fase, se utilizan diferentes técnicas, como redes neuronales, que son modelos matemáticos inspirados en el cerebro humano, para encontrar patrones ocultos que permitan hacer esa distinción de forma autónoma. Por tanto, las redes neuronales permiten a los modelos aprender por sí mismos a partir de los datos, sin que un programador tenga que definir reglas para cada caso particular.

¿Qué tipos de aprendizaje automático existen?

Después de saber qué es machine learning, podemos conocer los tipos de machine learning que existen. Estos se diferencian principalmente por la forma en que los algoritmos aprenden en la ciencia de datos. La inteligencia artificial aplica el conocimiento de la ciencia de datos para desarrollar sistemas capaces de aprender, razonar y tomar decisiones de manera autónoma.

Para lograr ese objetivo se utilizan tres tipos: el aprendizaje supervisado, que usa datos etiquetados para entrenar al modelo y predecir resultados en datos nuevos. El aprendizaje no supervisado trabaja con datos sin etiquetar y busca patrones ocultos. Y el aprendizaje por refuerzo, que es un enfoque diferente donde un agente aprende mediante prueba y error.

¿Dónde se aplica el machine learning en el día a día?

Los tipos de inteligencia artificial buscan crear máquinas inteligentes a través del machine learning y deep learning. Por definición, el machine learning permite que los sistemas aprendan de los datos. Se aplica en contextos como:

Banca y comercio

En banca, el que más se usa es el aprendizaje supervisado. Entre los tipos de machine learning, este se entrena para detectar fraudes en tiempo real analizando patrones de compra.

Salud

En medicina, el deep learning utiliza a los algoritmos para identificar tumores o anomalías en radiografías con gran precisión. El machine learning también ha acelerado el descubrimiento de nuevos fármacos al analizar enormes bases de datos moleculares.

Redes sociales y contenido

Plataformas que saben qué es el machine learning, lo utilizan para personalizar el contenido que vemos. Desde los videos sugeridos hasta los anuncios publicitarios, procesa millones de interacciones gracias al big data y a la inteligencia artificial.

¿Qué se necesita para trabajar en machine learning en Colombia?

En Colombia, el mercado laboral se concentra en empresas de tecnología, startups, bancos y grandes industrias. Para trabajar en este campo, se necesita una base sólida y un profundo entendimiento de los datos.

El deep learning vs machine learning no son opuestos, sino que cooperan en muchos sistemas inteligentes. Un especialista debe saber combinarlos según la parte del problema que se esté resolviendo. Por eso, formarse con una especialización en machine learning es el mejor currículum para demostrar que sabes poner en práctica lo que has aprendido.

¿Cómo formarte en machine learning en Colombia?

El mercado colombiano demanda cada vez más perfiles con especialización en machine learning. Formarte en esta área te llevará a conocer más allá de qué es el machine learning. Además, desarrollarás habilidades para interpretar resultados, comunicar hallazgos a equipos no técnicos y tomar decisiones estratégicas basadas en datos.

Referencias bibliográficas:

Bergmann, D. (2025, November 27). ¿Qué es el machine learning? Ibm.com. https://www.ibm.com/es-es/topics/machine-learning

Machine Learning: Definición. (n.d.) Agencia Nacional Digital. Gov.co. Retrieved August 6, 2026, from https://www.and.gov.co/node/334