¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

El aprendizaje no supervisado es una forma de aprendizaje automático que implica el procesamiento de entradas y salidas de datos sin etiquetar para predecir los resultados.

Traducido a partir de un escrito de Anthony Corbo, publicado el 03 de enero de 2023.

Reseña escrita por Artem Oppermann el 06 de enero de 2023

El aprendizaje no supervisado permite que los algoritmos de aprendizaje automático trabajen con datos sin etiquetar para predecir resultados. Tanto los modelos supervisados como los no supervisados pueden entrenarse sin intervención humana, pero debido a la falta de etiquetas en el aprendizaje no supervisado, estos modelos pueden producir predicciones muy variadas en términos de viabilidad y requieren que los operadores comprueben las soluciones para ver si hay opciones viables.

¿Cuándo se utiliza el aprendizaje no supervisado?

A menudo utilizamos el aprendizaje no supervisado para realizar tareas de procesamiento más complejas, como agrupar grandes cantidades de datos.

El aprendizaje no supervisado se utiliza a menudo para realizar tareas de procesamiento más complejas, como la agrupación en clústeres de grandes cantidades de datos. Los datos no etiquetados son más abundantes que los datos etiquetados y no requieren intervención humana antes de entrenar los modelos no supervisados, lo que aumenta la utilidad del aprendizaje no supervisado.

El aprendizaje automático no supervisado es particularmente útil para descubrir patrones desconocidos de datos que se pueden analizar más a fondo para determinar su viabilidad y corrección. Además, utilizamos el aprendizaje no supervisado para descubrir características dentro de los datos enviados que se pueden categorizar de maneras inesperadas. Este proceso requiere un análisis más profundo para garantizar que estas categorías tengan sentido.

¿Cuáles son los diferentes tipos de aprendizaje no supervisado?

El uso más común del aprendizaje no supervisado es en la agrupación, en la que diferentes algoritmos crean múltiples funcionalidades.

Los modelos de aprendizaje no supervisado son increíblemente útiles cuando se trata de organizar elementos de grandes conjuntos de datos en clústeres para su posterior análisis. Existen varios algoritmos de agrupación en clústeres diferentes para permitir que los datos se organicen según sea necesario.

Ejemplos de algoritmos de agrupación en clústeres de aprendizaje no supervisado

• Los algoritmos exclusivos, también conocidos como particiones, permiten agrupar los datos para que un punto de datos pueda pertenecer a un solo clúster.
• Los algoritmos de aglomeración convierten cada punto de datos en un clúster y crean uniones iterativas entre los dos clústeres más cercanos para reducir el número total de clústeres.
• Los algoritmos superpuestos utilizan conjuntos difusos para agrupar puntos de datos en dos o más clústeres con grados de pertenencia distintos.
• Los algoritmos probabilísticos utilizan la probabilidad para distribuir los datos en diferentes grupos.

Algunos ejemplos de algoritmos de agrupación incluyen la agrupación jerárquica, la agrupación K-means, la agrupación KNN, el análisis de componentes principales, la descomposición de valores singulares y el análisis de componentes independientes.

Además de la agrupación, el aprendizaje no supervisado también se puede utilizar para la asociación, lo que permite a los modelos crear relaciones entre elementos dentro de las bases de datos y descubrir relaciones invisibles entre variables.

¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado?

El aprendizaje supervisado se basa en el uso de conjuntos de datos etiquetados para operar. El aprendizaje no supervisado no lo hace.

El aprendizaje supervisado es menos versátil que el aprendizaje no supervisado, ya que requiere que las entradas y salidas de un conjunto de datos se etiqueten para proporcionar un ejemplo correcto para que los modelos de aprendizaje automático sopesen las predicciones. En otras palabras, el aprendizaje supervisado requiere la intervención humana para etiquetar los datos antes de que se entrene el modelo.

Los modelos de aprendizaje no supervisado tardan más en entrenarse y pueden producir resultados menos precisos que los modelos supervisados, pero pueden utilizar datos no etiquetados para proporcionar resultados. En última instancia, el aprendizaje no supervisado se utiliza mejor para analizar y agrupar grandes cantidades de datos de salida para su posterior análisis, utilizando métodos como el análisis de componentes principales, la asociación y la reducción de la dimensionalidad.