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INTELIGENCIA ARTIFICIAL 12 Actualmente se encuentran ejemplos de Machine Learning por todas partes LOS CONCEPTOS DE MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING EN LA INDUSTRIA El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial (IA) centrada en la construcción de aplicaciones que aprenden de los datos y mejoran su precisión a lo largo del tiempo sin estar programadas para ello. Por su parte, el Deep Learning es un subconjunto del Machine Learning en el que las redes neuronales de múltiples capas aprenden a partir de grandes cantidades de datos. H. González Barrio 1, A. Calleja Ochoa 2, G. Gómez-Escudero 1, A. Rodríguez Ezquerro 3, L.N. López de Lacalle Marcaide 1,3. 1 Dpto. de Ing. Mecánica. Escuela de Ingeniería de Bilbao. Universidad del País Vasco (UPV/EHU). 2 Dpto. de Ing. Mecánica. Escuela de Ingeniería de Vitoria-Gasteiz. Universidad del País Vasco (UPV/EHU). 3 Centro de Fabricación Avanzada Aeronáutica. (UPV/EHU). ¿QUÉ ES MACHINE LEARNING? En la ciencia que estudia los datos, un algoritmo es una secuencia de pasos de procesamiento estadístico. En el Machine Learning, los algoritmos están ‘entrenados’ para encontrar patrones y características en cantidades masivas de datos con el fin de tomar deci- siones y hacer predicciones basadas en nuevos datos. Cuanto mejor sea el algoritmo, más precisas serán las decisiones y predicciones a medida que procese más datos. Hoy en día, los ejemplos de Machine Learning están por todas partes. Los asistentes digitales buscan en la web y tocan música en respuesta a nuestras órdenes de voz. Los sitios web recomiendan productos, pelí- culas y canciones basadas en lo que compramos, vimos o escuchamos antes. Los robots aspiran nuestros pisos mientras hacemos algo mejor con nuestro tiempo. Los detectores de spam impiden que los correos