Introducción al machine learning con Matlab

Durante muchos años, los humanos hemos buscado detalles estructurales en la información, tales como reglas o patrones con los que describir, con precisión, la manera en cómo funcionan los sistemas importantes que nos rodean, sean estos sistemas agrícolas, biológicos, físicos, financieros, etc. Estos detalles estructurales de la información permiten comprender mejor un sistema, predecir con precisión su comportamiento futuro y, en última instancia, manipularlo. Sin embargo, el proceso de encontrar la estructura adecuada que parece describir un sistema dado no ha sido históricamente una tarea sencilla. Todavía, en el pasado reciente, los datos disponibles que registran alguna característica emitida por un sistema han sido un elemento extremadamente escaso. Además, la capacidad para calcular, para probar varios métodos y verificar cuál presenta un mejor funcionamiento se ha limitado a lo que se podía lograr con calculadoras o equipos con escasos recursos informáticos. Ambos factores limitaron la gama de problemas que, en el pasado, se pudieron investigar y los forzaron, inevitablemente, a utilizar enfoques filosóficos y/o visuales para la extracción de conocimiento a partir de la información. Hoy, sin embargo, se tiene un mundo inundado de datos, y tenemos un poder informático impresionante al alcance de la mano. Bajo estas condiciones, se puede actualmente abordar una gran gama de problemas mucho más compleja, y adoptar un enfoque mucho más empírico para la extracción de información que en el pasado. El Machine Learning (o «aprendizaje de máquinas», en castellano), el tema de este libro, es una expresión usada para describir una colección amplia (y cada día creciente) de métodos de extracción de conocimiento diseñados para identificar, adecuadamente, información del sistema de manera empírica a partir de un conjunto de datos.