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Co-authored-by: Rafael Avilés <rafa.vfierro@outlook.com>

1-Introduction/1-intro-to-ML/translations/README.es.md

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+# Introducción al machine learning
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+[![ML, IA, deep learning - ¿Cuál es la diferencia?](https://img.youtube.com/vi/lTd9RSxS9ZE/0.jpg)](https://youtu.be/lTd9RSxS9ZE "ML, IA, deep learning - ¿Cuál es la diferencia?")
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+> 🎥 Haz clic en la imagen de arriba para ver un video donde se discuten las diferencias entre el machine learning, la inteligencia artificial, y el deep learning.
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+## [Cuestionario previo a la conferencia](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/1/)
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+### Introducción
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+Te damos la bienvenida a este curso acerca del machine learning (ML) clásico para principiantes! Así se trate de tu primera incursión en este tema, o cuentes con amplia experiencia en el ML y busques refrescar tus conocimientos en un área específica, ¡nos alegramos de que te nos unas! Queremos crear un punto de lanzamiento amigable para tus estudios de ML y nos encantaría evaluar, responder, e incorporar tu [retroalimentación](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions).
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+[![Introducción al ML](https://img.youtube.com/vi/h0e2HAPTGF4/0.jpg)](https://youtu.be/h0e2HAPTGF4 "Introducción al ML")
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+> Haz clic en la imagen de arriba para ver el video: John Guttag del MIT presenta el machine learning
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+### Empezando con el machine learning
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+Antes de comenzar con este currículum, debes tener tu computadora configurada y lista para ejecutar los notebooks localmente.
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+- **Configura tu equipo con estos videos**. Aprende más acerca de como configurar tu equipo con [estos videos](https://www.youtube.com/playlist?list=PLlrxD0HtieHhS8VzuMCfQD4uJ9yne1mE6).
+- **Aprende Python**. También se recomienda que tengas un entendimiento básico de [Python](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-15963-cxa), un lenguaje de programación útil para practicantes de la ciencia de datos, y que se utiliza en este curso.
+- **Aprende Node.js y JavaScript**. También usamos JavaScript unas cuantas veces en este curso cuando creamos aplicaciones web, así que necesitarás tener [node](https://nodejs.org) y [npm](https://www.npmjs.com/) instalados, así como [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) listo para el desarrollo con Python y JavaScript.
+- **Crea una cuenta de GitHub**. Como nos encontraste aquí en [GitHub](https://github.com), puede que ya tengas una cuenta, pero si no, créate una y después haz un fork de este curriculum para usarlo en tu computadora personal. (Siéntete en libertad de regalarnos una estrella, también 😊)
+- **Explora Scikit-learn**. Familiarízate con [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html), un juego de bibliotecas de ML que referenciamos en estas lecciones.
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+### ¿Qué es el machine learning?
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+El término "machine learning" es uno de los términos más frecuentemente usados y populares hoy en día. Es muy probable que hayas escuchado este término al menos una vez si tienes algún tipo de familiaridad con la tecnología, no importa el sector en que trabajes. Aún así, las mecánicas del machine learning son un misterio para la mayoría de la gente. Para un principiante en machine learning, el tema puede sentirse intimidante. Es por esto que es importante entender lo que realmente es el machine learning, y aprender sobre el tema poco a poco, a través de ejemplos prácticos.
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+![curva de interés en ml](../images/hype.png)
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+> Google Trends nos muestra la más reciente "curva de interés" para el término "machine learning"
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+Vivimos en un universo lleno de misterios fascinantes. Grandes científicos como Stephen Hawking, Albert Einstein, y muchos más han dedicado sus vidas a la búsqueda de información significativa que revela los misterios del mundo a nuestro alrededor. Esta es la condición humana del aprendizaje: un niño humano aprende cosas nuevas y descubre la estructura de su mundo año con año conforme se convierten en adultos.
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+El cerebro de un niño y sus sentidos perciben sus alrededores y van aprendiendo gradualmente los patrones escondidos de la vida, lo que le ayuda al niño a crear reglas lógicas para identificar los patrones aprendidos. El proceso de aprendizaje del cerebro humano nos vuelve las criaturas más sofisticadas del planeta. Aprender de forma continua al descubrir patrones ocultos e innovar sobre esos patrones nos permite seguir mejorando a lo largo de nuestras vidas. Esta capacidad de aprendizaje y la capacidad de evolución están relacionadas a un concepto llamado [plasticidad cerebral o neuroplasticidad](https://www.simplypsychology.org/brain-plasticity.html). Podemos trazar algunas similitudes superficiales en cuanto a la motivación entre el proceso de aprendizaje del cerebro humano y los conceptos de machine learning.
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+El [cerebro humano](https://www.livescience.com/29365-human-brain.html) percibe cosas del mundo real, procesa la información percibida, toma decisiones racionales, y realiza ciertas acciones basadas en las circunstancias. Esto es a lo que se le conoce como el comportamiento inteligente. Cuando programamos un facsímil (copia) del proceso del comportamiento inteligente, se le llama inteligencia artificial (IA).
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+Aunque los términos se suelen confundir, machine learning (ML) es un subconjunto importante de la inteligencia artificial. **El objetivo del ML es utilizar algoritmos especializados para descubrir información significativa y encontrar patrones ocultos de los datos percibidos para corroborar el proceso relacional de la toma de decisiones**.
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+![IA, ML, deep learning, ciencia de los datos](../images/ai-ml-ds.png)
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+> El diagrama muestra la relación entre IA, ML, deep learning y la ciencia de los datos. Infografía hecha por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) inspirada en [esta gráfica](https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/366996/distinction-between-ai-ml-neural-networks-deep-learning-and-data-mining).
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+## Lo que aprenderás en el curso
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+En este currículum, vamos a cubrir solo los conceptos clave de machine learning que un principiante debería conocer. Cubrimos algo a lo que le llamamos "machine learning clásico" usando principalmente Scikit-learn, una biblioteca excelente que muchos estudiantes utilizan para aprender las bases. Para entender conteptos más amplios de la inteligencia artificial o deep learning, es indispensable tener un fuerte conocimiento de los fundamentos, y eso es lo que nos gustaría ofrecerte aquí.
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+En este curso aprenderás:
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+- conceptos clave del machine learning
+- la historia de ML
+- la justicia y el ML
+- técnicas de regresión en ML
+- técnicas de clasificación en ML
+- técnicas de agrupamiento en ML
+- técnicas de procesamiento del lenguaje natural en ML
+- técnicas de previsión de series temporales en ML
+- reforzamiento del aprendizaje
+- ML aplicada al mundo real
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+## Lo que no cubriremos
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+- deep learning
+- redes neuronales
+- inteligencia artificial (IA)
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+Para tener una mejor experiencia de aprendizaje, vamos a evitar las complejidades de las redes neuronales, "deep learning" (construcción de modelos de muchas capas utilizando las redes neuronales) e inteligencia artificial, que se discutirá en un currículum diferente. En un futuro también ofreceremos un currículum acerca de la ciencia de datos para enfocarnos en ese aspecto de este campo.
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+## ¿Por qué estudiar machine learning?
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+Machine learning, desde una perspectiva de los sistemas, se define como la creación de sistemas automáticos que pueden aprender patrones ocultos a partir de datos para ayudar en tomar decisiones inteligentes.
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+Esta motivación está algo inspirada por como el cerebro humano aprende ciertas cosas basadas en los datos que percibe en el mundo real.
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+✅ Piensa por un minuto en porqué querría un negocio intentar implementar estrategias de machine learning vs. programar un motor basado en reglas.
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+### Aplicaciones del machine learning
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+Las aplicaciones del machine learning hoy en día están casi en todas partes, y son tan ubicuas como los datos que fluyen alrededor de nuestras sociedades, generados por nuestros teléfonos inteligentes, dispositivos conectados a internet, y otros sistemas. Considerando el inmenso potencial de los algoritmos estado del arte de machine learning, investigadores han estado explorando su capacidad de resolver problemas multidimensionales y multidisciplinarios de la vida real con resultados muy positivos.
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+**Tú puedes utilizar machine learning de muchas formas**:
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+- Para predecir la probabilidad de enfermedad a partir del historial médico o reportes de un paciente.
+- Para aprovechar datos del clima y predecir eventos climatológicos.
+- Para entender la intención de un texto.
+- Para detectar noticias falsas y evitar la propagación de propaganda.
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+Finanzas, economía, ciencias de la Tierra, exploración espacial, ingeniería biomédica, ciencia cognitiva, e incluso campos en las humanidades han adaptado machine learning para solucionar los problemas más arduos y pesados en cuanto al procesamiento de datos.
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+Machine learning automatiza el proceso del descubrimiento de patrones al encontrar perspectivas significativas desde el mundo real o datos generados. Machine learning ha demostrado ser muy valioso en las aplicaciones del sector salud, negocios y finanzas, entre otros.
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+En el futuro próximo, entender las bases de machine learning va a ser una necesidad para la gente en cualquier sector debido a su alta adopción.
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+## 🚀 Desafío
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+Dibuja, en papel o usando una aplicación como [Excalidraw](https://excalidraw.com/), como tú entiendes las diferencias entre inteligencia artificial, ML, deep learning, y la ciencia de datos. Agrega algunas ideas o problemas que cada una de estas técnicas son buenas en resolver.
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+## [Cuestionario después de la conferencia](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/2/)
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+## Revisión y autoestudio
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+Para aprender más sobre como puedes trabajar con algoritmos de ML en la nube, sigue esta [Ruta de Aprendizaje](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-no-code-predictive-models-azure-machine-learning/?WT.mc_id=academic-15963-cxa).
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+Toma esta [Ruta de Aprendizaje](https://docs.microsoft.com/learn/modules/introduction-to-machine-learning/?WT.mc_id=academic-15963-cxa) sobre las bases de ML.
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+## Asignación
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+[Ponte en marcha](assignment.md)