En el presente trabajo se realiza un breve análisis de los principales sistemas y herramientas que conforman el estado del arte del aprendizaje automático autónomo (autoML). Se introduce la herramienta WilsonIA como una nueva alternativa para la creación de modelos de aprendizaje automatizado orientada a expertos en su dominio de aplicación. Se muestran los resultados de un caso de estudio demostrando la validez de la herramienta y sus potencialidades. Se presenta además el aprendizaje automático autónomo guiado por reglas, lo que permite tener un mayor control por parte del usuario del proceso de creación del modelo, aspecto relevante a considerar por herramientas similares en un futuro cercano.
Las herramientas o sistemas autoML orientadas al personal no experto no presentan un nivel tal que puedan ser instaladas y operadas por este tipo de usuarios. Los objetivos son: crear una herramienta autoML que sea empleada por expertos en su dominio de aplicación sin necesidad de poseer conocimientos en la rama del aprendizaje automático y validar la herramienta por medio de un caso de estudio.
Como resultados de este trabajo se obtuvieron modelos válidos para cada una de los conjuntos de datos del caso de estudio lo cual demuestra la efectividad de la herramienta y su sencilla forma de empleo.
WilsonIA constituye una buena alternativa para los especialistas del dominio en el contexto cubano, simplificando el proceso de obtención de modelos de aprendizaje automático, siendo útil tanto para expertos dentro de este campo como para personal sin formación previa.