El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender de forma autónoma a partir de datos. Esto significa que, en lugar de programar directamente una solución para un problema, la máquina es capaz de aprender por sí misma a partir de ejemplos y datos.
Existen diferentes tipos de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. En el aprendizaje supervisado, la máquina aprende a partir de ejemplos etiquetados, mientras que en el aprendizaje no supervisado, la máquina encuentra patrones y relaciones en los datos sin etiquetas. Por último, en el aprendizaje por refuerzo, la máquina aprende a través de ensayo y error, recibiendo recompensas o castigos según su desempeño.