{"id":264733,"date":"2023-07-04T08:59:03","date_gmt":"2023-07-04T06:59:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ferrovial.com\/?page_id=264733"},"modified":"2023-12-29T12:17:01","modified_gmt":"2023-12-29T11:17:01","slug":"machine-learning","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ferrovial.com\/es\/stem\/machine-learning\/","title":{"rendered":"Machine learning"},"content":{"rendered":"    <m-final-content-header >\n            <c-breadcrumb label-text=\"Breadcrumb\" slot=\"breadcrumbs\" type='2' align='left' wrap='wrapped wrapped' aria-label='Vienes de STEM'>\n                        <ol>\n\n                                                            <li><a href=\"https:\/\/www.ferrovial.com\/es\/\" title=\"Ferrovial\">Ferrovial<\/a><\/li>\n                                                                        <li><a href=\"https:\/\/www.ferrovial.com\/es\/stem\/\" title=\"STEM\">STEM<\/a><\/li>\n                                    \n                <\/ol>\n\n                <\/c-breadcrumb>\n    \n        <div slot=\"header\">\n            <h1>\n                Machine learning            <\/h1>\n                    <\/div>\n    <\/m-final-content-header>\n\n    \n\n\n<m-wysiwig class=\"wp-block-components-wysiwyg\"><div slot=\"maincontent\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es el <\/strong><strong><em>machine learning<\/em><\/strong><strong>?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es el machine learning?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"El t\u00e9rmino anglosaj\u00f3n machine learning se puede traducir como aprendizaje de m\u00e1quinas, aprendizaje computacional, aprendizaje autom\u00e1tico o como aprendizaje automatizado, pero normalmente se utiliza en ingl\u00e9s. Se trata de un subcampo de la computaci\u00f3n y una rama de la inteligencia artificial especializada en el desarrollo de t\u00e9cnicas para favorecer el aprendizaje de los agentes inteligentes.\n\nEl machine learning es una parte fundamental del Big Data. El t\u00e9rmino se invent\u00f3 en 1959, pero en los \u00faltimos a\u00f1os ha ido cobrando cada vez m\u00e1s vigencia.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es un agente inteligente?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Si bien el t\u00e9rmino agente inteligente puede aplicarse a organismos vivos, en computaci\u00f3n se utiliza para denotar entidades capaces de percibir su entorno, procesar la informaci\u00f3n captada y responder de manera racional.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"\u00bfCu\u00e1ndo se considera que un agente inteligente aprende?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Se considera que un agente inteligente aprende cuando mejora su desempe\u00f1o gracias a la experiencia; es decir, utilizando habilidades que no estaban presentes en su programaci\u00f3n original.\n\nDentro del machine learning, podemos distinguir tres tipos de aprendizaje:\n\n<ol>\n<li>Crecimiento: adquiere informaci\u00f3n del entorno y la guarda en la memoria.\n<\/li>\n<li>Reestructuraci\u00f3n: la interpretaci\u00f3n de los datos genera nuevo conocimiento.\n<\/li>\n<li>Ajuste: generaliza varios conceptos o crea conceptos propios.\n<\/li>\n<\/ol>\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son los principales tipos de machine learning?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"<ul>\n<li>Aprendizaje supervisado (Supervised Learning)<\/li>\n<li>Aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning)<\/li>\n<li>Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning)<\/li>\n<\/ul>\nTambi\u00e9n existen modelos h\u00edbridos, como el aprendizaje semisupervisado, el aprendizaje transferido, la transducci\u00f3n, etc.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 tipos de algoritmo se utilizan en machine learning?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Para el machine learning se utilizan varios tipos de algoritmos. Estos son algunos de los muchos que hay:\n<ul>\n<li>Los algoritmos de agrupamiento<\/li>\n<li>\u00c1rboles de decisi\u00f3n<\/li>\n<li>Redes neuronales<\/li>\n<li>Algoritmos de aprendizaje profundo<\/li>\n<li>Algoritmos gen\u00e9ticos<\/li>\n<li>Redes bayesianas<\/li>\n<\/ul>\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son las aplicaciones del machine learning?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Las aplicaciones del machine learning son virtualmente infinitas, pero estas son algunas de ellas:\n<ul>\n<li>Ciudades inteligentes<\/li>\n<li>Redes sociales<\/li>\n<li>Experiencia de usuario<\/li>\n<li>Diagn\u00f3stico m\u00e9dico<\/li>\n<li>Ciberseguridad<\/li>\n<li>Procesadores de Lenguaje Natural<\/li>\n<li>Marketing<\/li>\n<li>Finanzas<\/li>\n<\/ul>\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\n<p>El t\u00e9rmino anglosaj\u00f3n <em>machine learning <\/em>se puede traducir como <em>aprendizaje de m\u00e1quinas<\/em>, <em>aprendizaje computacional<\/em>, <em>aprendizaje autom\u00e1tico <\/em>o como <em>aprendizaje automatizado<\/em>, pero normalmente se utiliza en ingl\u00e9s. Se trata de un subcampo de la <a href=\"https:\/\/www.ferrovial.com\/es\/stem\/computacion\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">computaci\u00f3n<\/a> y una rama de la <a href=\"https:\/\/www.ferrovial.com\/es\/recursos\/inteligencia-artificial\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">inteligencia artificial<\/a> especializada en el <strong>desarrollo de t\u00e9cnicas para favorecer el aprendizaje de los agentes inteligentes<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>El machine learning es una parte fundamental del <a href=\"https:\/\/www.ferrovial.com\/es\/recursos\/big-data\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Big Data<\/a>. El t\u00e9rmino se invent\u00f3 en 1959, pero en los \u00faltimos a\u00f1os ha ido cobrando cada vez m\u00e1s vigencia.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es un agente inteligente?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Si bien el t\u00e9rmino <em>agente inteligente <\/em>puede aplicarse a <strong>organismos vivos<\/strong>, en computaci\u00f3n se utiliza para denotar <strong>entidades capaces de percibir su entorno, procesar la informaci\u00f3n <\/strong>captada y <strong>responder de manera racional<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfCu\u00e1ndo se considera que un agente inteligente aprende?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Se considera que un agente inteligente aprende cuando <strong>mejora su desempe\u00f1o gracias a la experiencia<\/strong>; es decir, utilizando habilidades que no estaban presentes en su programaci\u00f3n original.<\/p>\n\n\n\n<p>Dentro del <em>machine learning<\/em>, podemos distinguir <strong>tres tipos de aprendizaje<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Crecimiento:<\/strong> adquiere informaci\u00f3n del entorno y la guarda en la memoria.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Reestructuraci\u00f3n:<\/strong> la interpretaci\u00f3n de los datos genera nuevo conocimiento.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ajuste: <\/strong>generaliza varios conceptos o crea conceptos propios.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfCu\u00e1les son los principales tipos de <\/strong><strong><em>machine learning<\/em><\/strong><strong>?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Aprendizaje supervisado (<\/strong><strong><em>Supervised Learning<\/em><\/strong><strong>):<\/strong> en este tipo de aprendizaje, se proporciona al algoritmo un <strong>conjunto de datos de entrada etiquetados<\/strong>; es decir, acompa\u00f1ados por sus correspondientes resultados deseados. La funci\u00f3n aprendida debe servir para hacer predicciones sobre nuevos datos no etiquetados.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Aprendizaje no supervisado (<\/strong><strong><em>Unsupervised Learning<\/em><\/strong><strong>):<\/strong> en el aprendizaje no supervisado, se proporciona un <strong>conjunto de datos no etiquetados <\/strong>para que el algoritmo descubra patrones, estructuras ocultas o agrupamientos en ellos, y los organice.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Aprendizaje por refuerzo (<\/strong><strong><em>Reinforcement Learning<\/em><\/strong><strong>):<\/strong> en el aprendizaje por refuerzo, el agente interact\u00faa con el entorno, realiza acciones y recibe retroalimentaci\u00f3n en forma de <strong>recompensas o penalizaciones<\/strong>. A medida que el agente explora el entorno, aprende a tomar decisiones secuenciales para acumular recompensas y desarrolla una estrategia para maximizar la recompensa a largo plazo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n existen <strong>modelos h\u00edbridos<\/strong>, como el aprendizaje <strong>semisupervisado<\/strong>, el aprendizaje <strong>transferido<\/strong>, la <strong>transducci\u00f3n<\/strong>, etc.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 tipos de algoritmo se utilizan en <\/strong><strong><em>machine learning<\/em><\/strong><strong>?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Para el <em>machine learning <\/em>se utilizan varios tipos de <a href=\"https:\/\/www.ferrovial.com\/es\/stem\/algoritmos\/\">algoritmos<\/a>. Estos son algunos de los muchos que hay:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Los algoritmos de agrupamiento: <\/strong>dividen un conjunto en grupos seg\u00fan sus caracter\u00edsticas; por ejemplo: k-means, K-NN.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00c1rboles de decisi\u00f3n:<\/strong> son estructuras jer\u00e1rquicas que toman decisiones basadas en reglas de condicionales. A trav\u00e9s de diagramas de flujo con forma de \u00e1rbol, ilustran los posibles resultados de una decisi\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Redes neuronales: <\/strong>la RNA (red neuronal artificial) se utiliza para modelar relaciones no lineales con datos de alta dimensi\u00f3n (datos que tienen m\u00e1s caracter\u00edsticas que observaciones). Se inspiran en sistemas biol\u00f3gicos, como el cerebro, y son una serie de capas interconectadas que trabajan en colaboraci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Algoritmos de aprendizaje profundo:<\/strong> utilizan varias capas de algoritmos de redes neuronales.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Algoritmos gen\u00e9ticos:<\/strong> est\u00e1n inspirados en la evoluci\u00f3n biol\u00f3gica y se utilizan para resolver problemas de optimizaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Redes bayesianas:<\/strong> modelan relaciones probabil\u00edsticas para la toma de decisiones.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfCu\u00e1les son las aplicaciones del <\/strong><strong><em>machine learning<\/em><\/strong><strong>?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Las aplicaciones del machine learning son virtualmente infinitas, pero estas son algunas de ellas:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/www.ferrovial.com\/es\/recursos\/smart-city\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ciudades inteligentes<\/a>.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Redes sociales.<\/li>\n\n\n\n<li>Experiencia de usuario.<\/li>\n\n\n\n<li>Diagn\u00f3stico m\u00e9dico.<\/li>\n\n\n\n<li>Ciberseguridad.<\/li>\n\n\n\n<li>Procesadores de Lenguaje Natural.<\/li>\n\n\n\n<li>Marketing.<\/li>\n\n\n\n<li>Finanzas.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/m-wysiwig>\n\n\n    <m-projects-distributor2 :translations='{\n        &quot;prev&quot;:&quot;Anterior&quot;,\n        &quot;next&quot;:&quot;Siguiente&quot;,\n        &quot;paginationseparator&quot;:&quot;de&quot;\n    }'>\n                        <h2 slot=\"title\">\n                Nuestros proyectos destacados                <\/h2>\n                        <a slot='button' title='Conoce nuestros proyectos ' href='https:\/\/www.ferrovial.com\/es\/cintra\/proyectos\/'>\n            Conoce nuestros proyectos         <\/a>\n\n            <\/m-projects-distributor2>\n\n    ","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"featured_media":0,"parent":227878,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"class_list":["post-264733","page","type-page","status-publish","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Machine learning - Ferrovial<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"El machine learning es una parte fundamental del Big Data. 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