Las aplicaciones de este tipo de algoritmos son ilimitadas pero mencionemos dos o tres ejemplos clásicos:
- Un interesante ejemplo es la predicción del precio de venta de un inmueble a partir de los datos relacionados: extensión, número de habitaciones, código postal, etc. Para realizar el análisis deberemos partir de un conjunto de entrenamiento que incluya dichos datos y el precio real por el que se vendió (en este escenario hay lógicamente un factor adicional importante: cuándo se vendió la casa, pues el mercado inmobiliario cambia con el tiempo).
- A partir de una imagen de un tumor, es posible identificar si es o no maligno. En este caso el conjunto de entrenamiento está formado por las imágenes y una etiqueta indicando si el tumor de cada imagen se demostró maligno o no tras ser analizado.
- Los programas de correo electrónico incluyen clasificadores de spam que, basándose en datos conocidos de emails que han sido manualmente clasificados como spam, crean un modelo de Machine Learning para la identificación de nuevos mensajes de spam.
