El aprendizaje no supervisado es una rama del Machine Learning que se diferencia fundamentalmente del aprendizaje supervisado por la ausencia de una variable “Y”. En el aprendizaje supervisado, los modelos se entrenan con datos etiquetados, es decir, cada entrada “X” tiene una salida conocida “Y”. Sin embargo, en el aprendizaje no supervisado, no se dispone de estas etiquetas. Esto significa que no existe una salida específica o resultado conocido para guiar el proceso de aprendizaje.
En lugar de buscar una relación específica entre “X” e “Y”, el aprendizaje no supervisado se centra en descubrir patrones, estructuras y relaciones ocultas dentro de los datos de entrada “X”. Sin la guía de una variable “Y”, los modelos deben inferir las características subyacentes y organizar los datos en categorías o grupos basados en similitudes de cualidades propias integradas en la esencia misma de un objeto, persona o concepto. Esto puede implicar el uso de técnicas como el clustering para agrupar datos similares o la reducción de dimensionalidad para simplificar la estructura de los datos. En esencia, el aprendizaje no supervisado trata de comprender los datos sin un objetivo predeterminado, lo que permite una exploración más abierta y flexible de los conjuntos de datos complejos y variados.
Este enfoque puede revelar patrones y insights valiosos que no serían evidentes con el aprendizaje supervisado, abriendo nuevas vías para el análisis y la comprensión de datos. Es importante destacar que, aunque en el aprendizaje no supervisado no se utiliza una variable “Y” para entrenar modelos en tareas específicas, las técnicas empleadas pueden revelar patrones y agrupaciones dentro de los datos que luego podrían servir como base para hacer predicciones. Por ejemplo, al identificar clusters de clientes con comportamientos similares, podrías predecir qué tipo de productos les interesarán basándote en esos patrones.
Es una forma diferente de llegar a insights, sin una guía explícita, pero que ofrece un terreno fértil para descubrimientos valiosos y aplicaciones prácticas.
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