¿Qué es aprendizaje no supervisado?

Aprendizaje No Supervisado

El aprendizaje no supervisado es un tipo de algoritmo de machine learning que aprende patrones a partir de datos no etiquetados, sin intervención humana. A diferencia del aprendizaje supervisado, donde el algoritmo se entrena con datos que ya tienen una respuesta correcta (etiquetas), en el aprendizaje no supervisado el algoritmo debe descubrir la estructura inherente de los datos por sí solo.

Tipos Principales:

• Agrupamiento (Clustering): Identifica grupos de puntos de datos similares basados en sus características. Ejemplos de algoritmos son K-Means, clustering jerárquico, y DBSCAN.

• Reducción de Dimensionalidad: Reduce el número de variables aleatorias a considerar, obteniendo un conjunto de variables principales. Esto ayuda a simplificar los datos y a eliminar redundancia, facilitando la visualización y el procesamiento. Ejemplos incluyen Análisis de Componentes Principales (PCA) y T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE).

• Asociación: Descubre reglas que describen grandes porciones de los datos, como "Las personas que compran X también suelen comprar Y". Un ejemplo es el algoritmo Apriori.

Aplicaciones:

• Segmentación de Clientes: Agrupar clientes con comportamientos similares para campañas de marketing dirigidas.
• Detección de Anomalías: Identificar transacciones fraudulentas o equipos defectuosos basándose en patrones inusuales.
• Recomendación de Productos: Sugerir productos basados en las compras anteriores de un usuario o en las compras de otros usuarios con gustos similares.
• Análisis de Redes Sociales: Identificar comunidades y patrones de influencia en plataformas sociales.
• Compresión de Datos: Reducir el tamaño de los datos manteniendo la información esencial.