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Aprendizaje no supervisado
Definición:
El aprendizaje no supervisado es una técnica de aprendizaje automático en la que el modelo analiza datos sin la necesidad de etiquetas previas. A través de este proceso, el sistema identifica patrones y estructuras ocultas en los datos, lo que permite descubrir información y generar conocimiento de manera autónoma.
Aprendizaje no supervisado
En el campo de la informática y la inteligencia artificial, el aprendizaje no supervisado es un enfoque de machine learning en el que se permite que un algoritmo analice datos y encuentre patrones sin la necesidad de etiquetas o respuestas previas proporcionadas por un humano.
A diferencia del aprendizaje supervisado, donde se utilizan conjuntos de datos etiquetados para entrenar un modelo en función de esas etiquetas, en el aprendizaje no supervisado el algoritmo debe identificar patrones por sí mismo. Esto lo hace especialmente útil cuando se trabaja con conjuntos de datos no etiquetados o cuando se desconoce qué tipo de patrones pueden existir en los datos.
El aprendizaje no supervisado se utiliza en una variedad de aplicaciones, como segmentación de clientes, detección de anomalías, reconocimiento de patrones y reducción de la dimensionalidad de datos, entre otros. Algunos de los algoritmos de aprendizaje no supervisado más comunes incluyen el clustering (agrupamiento) y la reducción de la dimensionalidad.
Clustering:
El clustering es un proceso que agrupa un conjunto de objetos de manera que los objetos del mismo grupo (cluster) son más similares entre sí que con los de otros grupos. Este enfoque es útil para descubrir estructuras ocultas en los datos y segmentarlos en diferentes grupos con características comunes.
Reducción de la dimensionalidad:
La reducción de la dimensionalidad es un proceso que busca reducir la cantidad de variables aleatorias bajo consideración, manteniendo la información relevante del conjunto de datos. Esto puede ayudar a visualizar y comprender mejor los datos al eliminar el ruido y las variables redundantes.
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