Generalizar para casos nuevos

Consideremos el siguiente ejemplo (inventado) de un plan de tratamiento para un paciente: según el día, se especifican las dosis de medicamento a suministrar.

día     dosis
1   ->  28 mg
2   ->  17 mg
3   ->  92 mg
4   ->  41 mg
5   ->   9 mg
..
60  ->  86 mg

La manera de proceder por tanto es sencillamente consultar el día y la dosis correspondiente.

Ahora bien, supongamos que llegamos al día número 61. ¿Cuántos miligramos tocan?

• Si no hay patrones en la lista no es posible saberlo.
• Y si los hay, pero por lo que sea los mismos no son aplicables a partir del día 60, entonces tampoco es posible saberlo.

Por tanto, la única manera de averiguarlo es buscar en la lista patrones a partir de los cuales se pueda confeccionar una receta, de la cual se pueda deducir lo que corresponde al día 61.

Para casos de este tipo necesitamos utilizar Machine Learning.

En Machine Learning tenemos una tarea primordial:

Generalizar

Encontrar una respuesta válida en situaciones nuevas.

Porque para las situaciones ya conocidas basta con consultar los datos disponibles.