Descripción: El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones sin ser programadas explícitamente para cada tarea. En el contexto de la computación en el borde, el aprendizaje automático se refiere a la implementación de estos modelos directamente en dispositivos locales, como teléfonos inteligentes, sensores y otros dispositivos IoT, en lugar de depender de servidores en la nube. Esto permite un procesamiento más rápido y eficiente, ya que los datos se analizan en el lugar donde se generan, reduciendo la latencia y el uso del ancho de banda. Además, la computación en el borde mejora la privacidad y la seguridad de los datos, ya que minimiza la necesidad de enviar información sensible a través de Internet. Las técnicas de aprendizaje automático utilizadas en este contexto incluyen redes neuronales, árboles de decisión y algoritmos de agrupamiento, entre otros. La capacidad de estos modelos para adaptarse y aprender de nuevos datos en tiempo real es fundamental para aplicaciones que requieren respuestas inmediatas y precisas, como la conducción autónoma, el monitoreo de salud y la automatización en diversas industrias.
