La importancia del aprendizaje no supervisado

Con el advenimiento del machine learning y la inteligencia artificial, las máquinas se vuelven cada vez más avanzadas y sus capacidades con frecuencia se llevan al límite.

En ninguna parte se prueba esto más que en el aprendizaje no supervisado, que es un formato de aprendizaje que utiliza una máquina sin ningún tipo de datos de entrenamiento o guía.

Esta forma de aprendizaje se ha asociado más estrechamente con la verdadera inteligencia artificial. Si bien el aprendizaje supervisado puede ser más popular y común, en este artículo destacaré los beneficios y las categorías del aprendizaje no supervisado.

¿Por qué el aprendizaje no supervisado?

La ventaja número uno del aprendizaje no supervisado es la capacidad de una máquina para abordar problemas que los humanos podrían encontrar insuperables debido a una capacidad limitada o un sesgo.

El aprendizaje no supervisado es ideal para explorar datos sin procesar y desconocidos. Funciona para un científico de datos que no necesariamente sabe lo que está buscando.

Cuando se le presenten datos, una máquina no supervisada buscará similitudes entre los datos, es decir, imágenes, y los separará en grupos individuales, adjuntando sus propias etiquetas a cada grupo.

Este tipo de comportamiento algorítmico es muy útil cuando se trata de segmentar clientes, ya que puede separar fácilmente los datos en grupos sin ningún tipo de sesgo que pueda obstaculizar a un ser humano debido al conocimiento preexistente sobre la naturaleza de los datos de los clientes.

En comparación con la inteligencia humana

Además, el aprendizaje no supervisado está más cerca de las funciones cognitivas humanas, ya que, al igual que un cerebro humano, deduce patrones de todo el mundo y aprende lentamente más sobre el mundo con el tiempo.

Un buen ejemplo sería un niño que se presenta al mundo por primera vez. Imaginemos que ve una criatura de dos patas y escucha a alguien llamar a esa criatura gallina, el siguiente par de criaturas de dos patas que ve, ya sean patos, pavos o gansos, se registrarían como gallinas para el niño.

Sin embargo, con el tiempo, después de que el niño consume más información sobre otras criaturas de dos patas como patos, pavos o gansos, lentamente comienza a discernir qué criatura de dos patas es cuál sin supervisión externa.

datos dados Xel algoritmo de aprendizaje no supervisado kmsignifica se entrena a si mismo.

kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

Este es un ejemplo de cómo funciona el aprendizaje no supervisado; además, se puede clasificar en cuatro categorías: agrupamiento, dimensiones descendentes, sistemas de asociación y recomendación y aprendizaje por refuerzo.

Agrupación

La agrupación en clústeres se utiliza para reducir significativamente los datos de gran tamaño en formas simplificadas de información que se pueden digerir fácilmente.

Longitud Respiración Altura Clase

10010020Campo de fútbol
552Habitación
962Habitación

Las dimensiones descendentes son útiles para reducir el tiempo que tarda una computadora en procesar información.

Al fusionar ciertas dimensiones fundamentales para obtener resultados más rápidos, como en un sistema tridimensional de longitud, respiración y altura, la computadora puede convertirlo en un sistema de dos dimensiones al fusionar la longitud y la respiración en el área.

Clase de altura de área

1000020Campo de fútbol
252Habitación
542Habitación

Sistemas de recomendación

Los sistemas de asociación y recomendación funcionan recopilando datos históricos de una persona y sugiriendo recomendaciones basadas en su audiencia anterior e incluso en sus relaciones con las redes sociales.

Esto es frecuente en las pestañas de recomendaciones de Netflix, las sugerencias de amigos de Facebook, los videos de Youtube y muchos más.

Aprendizaje reforzado

El aprendizaje por refuerzo es una forma de hacer que su computadora aprenda por experiencia a través de tácticas rigurosas de prueba y error.

Todos estos puntos resaltan la importancia del aprendizaje no supervisado y muestran sus diversas aplicaciones.

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Que es el aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que no se proporcionan etiquetas o categorías previas a los algoritmos. A diferencia del aprendizaje supervisado, donde se le enseña al algoritmo a través de ejemplos etiquetados, el aprendizaje no supervisado se basa en encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos sin ninguna guía externa.

En el aprendizaje no supervisado, los algoritmos exploran y analizan los datos sin conocer de antemano las respuestas correctas. Esto permite descubrir información nueva y desconocida, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para el descubrimiento de conocimiento en grandes conjuntos de datos. Al no depender de la guía de un experto humano, el aprendizaje no supervisado puede ser utilizado en una amplia variedad de aplicaciones y campos.

Una de las técnicas más comunes utilizadas en el aprendizaje no supervisado es el clustering o agrupamiento. En este enfoque, los algoritmos intentan agrupar los datos en diferentes categorías o grupos basados en su similitud. Esto permite identificar relaciones entre los datos y encontrar patrones que no eran evidentes previamente.

Otra técnica importante es la reducción de dimensionalidad, que se utiliza para disminuir la cantidad de características o variables en un conjunto de datos. Esto simplifica la representación de los datos y facilita su análisis, al tiempo que conserva la mayor parte de la información relevante.

En resumen, el aprendizaje no supervisado es una rama del aprendizaje automático que se centra en descubrir patrones y estructuras ocultas en los datos. A través de técnicas como el agrupamiento y la reducción de dimensionalidad, los algoritmos pueden aprender de forma autónoma y descubrir información valiosa sin la necesidad de etiquetas o guías externas. Esta capacidad de descubrimiento automático hace que el aprendizaje no supervisado sea una herramienta poderosa en el análisis de grandes conjuntos de datos y en la generación de conocimiento nuevo.

Machine learning aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado es una rama del machine learning que se centra en el análisis y la interpretación de datos sin la necesidad de contar con una etiqueta o respuesta previamente definida. A diferencia del aprendizaje supervisado, donde el algoritmo se entrena con datos etiquetados para realizar predicciones, en el aprendizaje no supervisado se busca encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos sin ningún tipo de guía externa.

Uno de los principales usos del aprendizaje no supervisado es la segmentación de datos. Mediante algoritmos como el análisis de conglomerados o clustering, es posible agrupar datos similares en conjuntos o clusters. Esta técnica es muy útil para descubrir categorías o segmentos ocultos en grandes volúmenes de información, lo que permite obtener una visión más completa y detallada de los datos.

Otra aplicación importante del aprendizaje no supervisado es la reducción de la dimensionalidad. Cuando trabajamos con conjuntos de datos complejos con un gran número de variables, es difícil visualizar y comprender la totalidad de la información. Mediante técnicas como el análisis de componentes principales o PCA, es posible reducir la dimensionalidad del conjunto de datos sin perder información relevante, lo que facilita su interpretación y análisis.

Además de la segmentación y la reducción de la dimensionalidad, el aprendizaje no supervisado también se utiliza en otros ámbitos como la clasificación automática de documentos, la detención de anomalías en sistemas de seguridad o la generación automática de etiquetas en imágenes. Estas aplicaciones demuestran la importancia y el potencial de esta rama del machine learning en la resolución de problemas complejos y la extracción de conocimiento valioso a partir de grandes cantidades de datos.

Aprendizaje supervisado y no supervisado

El aprendizaje supervisado es un enfoque común en el campo del aprendizaje automático, donde se utilizan conjuntos de datos etiquetados para entrenar modelos de aprendizaje. En este método, el algoritmo recibe ejemplos de entrada y su correspondiente salida esperada, lo que le permite aprender a predecir la salida correcta para nuevas entradas. Este enfoque es muy útil cuando se busca clasificar o predecir valores específicos.

Por otro lado, el aprendizaje no supervisado es un enfoque que se basa en la identificación de patrones y estructuras en los datos sin la necesidad de tener ejemplos etiquetados. En este caso, el algoritmo trabaja de manera autónoma para descubrir la información oculta en el conjunto de datos. Esto es especialmente útil cuando no se tiene acceso a datos etiquetados o cuando se quiere explorar y entender mejor los datos sin restricciones predefinidas.

Una de las principales ventajas del aprendizaje supervisado es su capacidad para realizar predicciones precisas y confiables. Al tener ejemplos etiquetados, el algoritmo puede aprender patrones específicos y generalizar ese conocimiento para hacer predicciones en nuevas instancias. Esto es especialmente útil en problemas de clasificación, donde se busca asignar una etiqueta a cada instancia basada en características específicas.

Por otro lado, el aprendizaje no supervisado ofrece una gran flexibilidad y capacidad de exploración. Al no tener restricciones predefinidas, los algoritmos de aprendizaje no supervisado pueden descubrir patrones y estructuras que podrían pasar desapercibidos en otros enfoques. Esto es especialmente útil en tareas como la segmentación de clientes, donde se busca agrupar a los individuos en grupos similares sin tener información previa sobre ellos.

En resumen, tanto el aprendizaje supervisado como el aprendizaje no supervisado son enfoques valiosos en el campo del aprendizaje automático. El primero es ideal cuando se tiene acceso a ejemplos etiquetados y se busca realizar predicciones precisas, mientras que el segundo es útil para descubrir patrones y estructuras en datos no etiquetados y explorar nuevas posibilidades. Combinar ambos enfoques puede llevar a resultados aún más poderosos y significativos en la comprensión y el análisis de datos.

Machine learning no supervisado

Machine Learning No Supervisado
Definición El aprendizaje no supervisado es una rama del machine learning donde se busca extraer información y patrones de datos sin la necesidad de etiquetas o información previa.
Características
  • No hay etiquetas o resultados conocidos previamente.
  • El algoritmo busca patrones y estructuras ocultas en los datos.
  • Permite descubrir relaciones entre variables y segmentar datos.
  • Puede utilizarse para agrupar datos similares y reducir su dimensionalidad.
Algoritmos comunes
  • Clustering: Agrupa datos similares en grupos o clústeres.
  • Reducción de dimensionalidad: Reduce la cantidad de variables sin perder información relevante.
  • Reglas de asociación: Descubre relaciones entre elementos en conjuntos de datos.
  • Análisis de componentes principales: Identifica las variables más importantes en un conjunto de datos.
Aplicaciones
  • Segmentación de clientes para estrategias de marketing.
  • Recomendación de productos o contenidos basada en preferencias similares.
  • Detección de anomalías en sistemas de seguridad.
  • Análisis de sentimientos en redes sociales.
Ventajas
  • No requiere etiquetas o información previa.
  • Puede revelar información oculta en los datos.
  • Permite descubrir patrones y relaciones complejas.
  • Útil para explorar y comprender conjuntos de datos sin estructura definida.
Desafíos
  • No hay una medida objetiva de desempeño.
  • Interpretación de los resultados puede ser subjetiva.
  • Dependencia de la calidad de los datos y la elección adecuada del algoritmo.
  • Complejidad computacional en conjuntos de datos grandes.

Supervisado o supervisado

Tipo de Aprendizaje Definición Ejemplos
Supervisado Es un tipo de aprendizaje en el cual se utilizan ejemplos etiquetados para entrenar un modelo y predecir etiquetas para nuevas instancias. Clasificación de correos electrónicos como spam o no spam, reconocimiento de imágenes, detección de fraudes, etc.
No Supervisado Es un tipo de aprendizaje en el que se utilizan datos no etiquetados y el modelo aprende patrones y estructuras ocultas automáticamente. Segmentación de clientes en grupos, detección de anomalías, reducción de dimensionalidad, etc.

Aprendizaje no supervisado ejemplos python

Ejemplo Descripción Librería
Detección de anomalías en datos Identificar patrones inusuales o anormales en conjuntos de datos sin etiquetas Scikit-learn
Segmentación de imágenes Dividir una imagen en regiones o segmentos basados en características similares OpenCV
Clustering de documentos Agrupar documentos similares en función de su contenido o características scikit-learn, NLTK
Recomendación de productos Generar recomendaciones personalizadas para usuarios en función de su historial de compras o preferencias Surprise, LightFM
Reducción de dimensionalidad Reducir la cantidad de variables en un conjunto de datos sin perder información importante Scikit-learn

Aprendizaje no supervisado y supervisado

Aprendizaje no supervisado Aprendizaje supervisado
El modelo se entrena sin utilizar etiquetas o respuestas previas. El modelo se entrena utilizando etiquetas o respuestas previas.
El objetivo principal es descubrir patrones o estructuras ocultas en los datos. El objetivo principal es enseñar al modelo a realizar predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrenamiento previos.
No hay una respuesta correcta o incorrecta, ya que no hay etiquetas para comparar. El modelo se evalúa comparando sus predicciones con las etiquetas conocidas.
Ejemplos: agrupamiento de datos, detección de anomalías, reducción de dimensionalidad. Ejemplos: clasificación de imágenes, predicción de precios, reconocimiento de voz.