El aprendizaje automático se refiere a la capacidad de las máquinas para aprender y mejorar automáticamente a través de la experiencia. Google considera que el aprendizaje automático implica no solo datos, sino también lógica. En este curso, se discute por qué es útil para los científicos de datos concebirlo de esta manera al compilar una canalización de modelos de aprendizaje automático. Se analizan las cinco fases de la transformación de un posible caso de uso en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático. Además, se destaca la importancia de no omitir ninguna fase. Por último, se aborda el tema de los sesgos que puede amplificar el aprendizaje automático y cómo reconocerlos.