Aprendizaje no supervisado: Explicación del término AI

En el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el aprendizaje no supervisado es un término importante.

Cómo funciona el aprendizaje no supervisado

A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado no requiere datos etiquetados, sino que permite a la IA reconocer patrones y estructuras en los datos por sí misma.

• Para detectar patrones y similitudes en los datos, el algoritmo utiliza técnicas como la agrupación y la reducción de la dimensionalidad.
• El clustering es uno de los métodos más comunes de aprendizaje no supervisado, en el que el algoritmo agrupa puntos de datos similares. Esto permite descubrir agrupaciones naturales en los datos.
• El aprendizaje no supervisado se utiliza en muchos campos, como el procesamiento de voz, el reconocimiento de imágenes, la detección de anomalías y los sistemas de recomendación.

Campos de aplicación del aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado se ha consolidado como una herramienta indispensable en una amplia gama de áreas de aplicación. La capacidad de extraer información valiosa a partir de datos no etiquetados abre muchas nuevas posibilidades a empresas e instituciones de investigación.

• Las empresas utilizan el aprendizaje no supervisado para segmentar a los clientes en distintos grupos en función de patrones de comportamiento, pautas de compra y preferencias. Esto permite personalizar las estrategias de marketing.
• En finanzas, el aprendizaje no supervisado se utiliza para detectar transacciones o actividades inusuales que podrían indicar un posible fraude.
• El aprendizaje no supervisado también puede utilizarse para analizar grandes corpus de texto con el fin de identificar automáticamente temas relevantes y agrupar documentos en consecuencia.
• En el procesamiento de imágenes, el aprendizaje no supervisado se utiliza para segmentar objetos o regiones en una imagen, lo que es importante para la conducción autónoma, las imágenes médicas y los sistemas de vigilancia.
• El aprendizaje no supervisado también puede utilizarse en modelos generativos como las redes generativas adversariales (GAN) para generar nuevos datos que se parezcan a las distribuciones de los datos de entrenamiento. Esto se aplica principalmente en los campos del arte, los medios de comunicación y la creación de contenidos.