El libro comienza estableciendo la idea fundamental del Aprendizaje Automático (AM) como una rama de la Inteligencia Artificial que permite a los sistemas aprender patrones a partir de datos y tomar decisiones sin programación explícita. Diferencia claramente la programación tradicional de los paradigmas de aprendizaje automático e introduce los elementos clave del ML, incluidos datos, algoritmos, modelos y predicciones. El alcance del aprendizaje automático se analiza en diversos ámbitos, como la sanidad, las finanzas, la educación, la robótica y el análisis de datos, lo que pone de relieve su creciente importancia en los sistemas digitales modernos. Cada tipo de aprendizaje se apoya en ejemplos intuitivos y algoritmos de uso común, lo que permite a los alumnos comprender cuándo y por qué debe aplicarse un enfoque concreto.
