Clase: Aprendizaje Automático – Grado 11

Objetivos de aprendizaje

Al finalizar la clase, el estudiante será capaz de:

1. Comprender qué es el aprendizaje automático y su relación con la inteligencia artificial.

2. Identificar las características principales del machine learning: datos, modelos, entrenamiento y mejora continua.

3. Reconocer aplicaciones reales del aprendizaje automático en la vida cotidiana.

4. Analizar de manera crítica el impacto de esta tecnología en la sociedad.

Actividad investigativa previa

Pregunta: ¿Qué ejemplos conoces de aplicaciones o páginas web que “aprenden” de tus gustos o comportamientos y te hacen recomendaciones?

Desarrollo de la clase

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (machine learning) es un subcampo de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos y mejorar en tareas específicas sin necesidad de ser programadas paso a paso.

👉 Se basa en encontrar patrones y realizar predicciones mediante algoritmos y modelos matemáticos.

Características del Machine Learning

1. Datos

   • Los modelos se entrenan con grandes volúmenes de información.

   • Ejemplo: Netflix aprende de lo que ves para recomendarte películas.

2. Modelos

   • Son los algoritmos que aprenden a predecir o clasificar.

   • Ejemplo: un modelo puede clasificar correos como “spam” o “no spam”.

3. Entrenamiento

   • El modelo aprende a partir de un conjunto de datos de entrenamiento.

   • Se valida con un conjunto de prueba para verificar su precisión.

4. Mejora continua

   • Cuantos más datos recibe, más mejora su rendimiento.

   • Ejemplo: asistentes virtuales como Siri o Alexa mejoran con el uso.

Actividad en clase

1. Observar un breve video o ejemplo de uso de machine learning (ejemplo: detección de imágenes o recomendaciones de YouTube).

2. Realizar un mapa conceptual que explique los 4 elementos principales: Datos, Modelos, Entrenamiento y Mejora continua.

3. Discusión grupal: ¿Qué ventajas y riesgos trae el uso del aprendizaje automático en la sociedad (educación, salud, seguridad, redes sociales)?

Conclusión

El aprendizaje automático es la base de muchas tecnologías modernas y funciona gracias al análisis de datos y la mejora continua de los modelos. Nos permite disfrutar de aplicaciones más inteligentes, pero también plantea desafíos éticos sobre el uso de la información y la privacidad.

Tarea para casa (Compromiso)

• Elaborar un ensayo corto (1 página) respondiendo:
  “¿Cómo crees que el machine learning impactará tu futura vida profesional?”

• Enviar el documento al correo del docente.

Rúbrica de Evaluación – Aprendizaje Automático