Qué es el Aprendizaje No Supervisado

El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático que se ocupa de datos no etiquetados. A diferencia del aprendizaje supervisado, su objetivo es encontrar patrones y estructuras dentro de los datos sin la guía de etiquetas. Esta técnica es fundamental en muchas aplicaciones, como agrupamiento, reducción de dimensionalidad y aprendizaje de reglas de asociación.

El agrupamiento es un método utilizado para agrupar puntos de datos de manera que los puntos en el mismo grupo sean más similares entre sí. La reducción de dimensionalidad simplifica los datos al reducir la cantidad de características, manteniendo información esencial. El aprendizaje de reglas de asociación ayuda a descubrir relaciones entre variables, comúnmente utilizado en análisis de cestas de mercado para entender el comportamiento de compra de los consumidores.

Una gran ventaja del aprendizaje no supervisado es su capacidad para manejar grandes cantidades de datos no etiquetados, lo que es común en muchos escenarios del mundo real. Sin embargo, también presenta desventajas, como la falta de criterios de evaluación claros, lo que dificulta evaluar el rendimiento del modelo.

Mirando hacia el futuro, se espera que el aprendizaje no supervisado gane cada vez más importancia, especialmente en los campos de big data e inteligencia artificial. Los investigadores están explorando continuamente nuevos métodos para mejorar su efectividad, como emplear técnicas de aprendizaje por refuerzo y redes adversariales generativas (GAN).