Aprendizaje automático no supervisado es una técnica para encontrar patrones ocultos.
Estructuras en los datos sin que estos estén etiquetados.
A diferencia del aprendizaje supervisado.
Los algoritmos trabajan con conjuntos de datos.
Tienen entradas y salidas claramente definidas.
El aprendizaje no supervisado no hay etiquetas.
Respuestas correctas proporcionadas al modelo.
Características Principales
Datos Sin Etiquetar
Trabaja únicamente con datos de entrada.
Sin resultados esperados o etiquetas.
Ejemplo:
Analizar imágenes sin saber qué objetos contienen.
Identificación de Patrones
Encuentra relaciones, estructuras o agrupaciones.
Significativas en los datos.
Aprendizaje Exploratorio
Es ideal para exploración y análisis preliminar.
De datos cuando no se conocen categorías.
Etiquetas previamente.
Métodos de Aprendizaje No Supervisado
Clustering (Agrupamiento)
Agrupa datos similares en categorías o clústeres.
Ejemplo:
K-Means, DBSCAN y algoritmos jerárquicos.
Reducción de Dimensionalidad
Simplifica los datos reduciendo el número de características.
Conservando la información más importante.
Ejemplo:
PCA Análisis de Componentes Principales y t-SNE
Detección de Anomalías
Identifica datos atípicos o fuera de lo común.
Dentro de un conjunto de datos.
Ejemplo:
Utilizar medidas de distancia o densidad.
Identificar valores atípicos.
Modelado de Distribución de Datos
Aprende la distribución subyacente de los datos.
Genera nuevos puntos similares.
Ejemplo
Modelos generativos como autoencoders o GANs.
Ejemplos de Aplicaciones
Agrupamiento de Clientes
En marketing se utiliza para segmentar clientes.
Según su comportamiento, preferencias de compra o historial.
Análisis de Imágenes
Agrupamiento de píxeles similares.
En imágenes para segmentación.
Identificación de patrones visuales.
Reducción de Dimensiones
Visualizar datos complejos.
En un espacio reducido 2D o 3D
Análisis de datos genéticos o financieros.
Recomendadores
Sistemas de recomendación basados en similitudes.
Entre productos o usuarios.
Detección de Fraudes
Identificar transacciones anómalas.
En sistemas financieros.
Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado
K-Means
Algoritmo de clustering que particiona datos.
En k clústeres basándose en la proximidad.
A un centroide.
DBSCAN
Algoritmo basado en densidad.
Encuentra clústeres de puntos densos.
Ignorando ruido o datos atípicos.
PCA (Principal Component Analysis)
Reducción de dimensionalidad.
Basada en descomposición lineal.
Identificar componentes principales.
Autoencoders
Redes neuronales que aprenden a codificar datos.
En una representación más compacta y reconstruirlos.
Ventajas del Aprendizaje No Supervisado
Versatilidad
Aplicarse en dominios donde las etiquetas.
Son difíciles o costosas de obtener.
Descubrimiento Automático
Encuentra relaciones y patrones ocultos.
No son evidentes a simple vista.
Reducción de Costo
No requiere etiquetar datos.
Ahorra tiempo y recursos.
Desafíos del Aprendizaje No Supervisado
Ambigüedad
Los resultados pueden ser difíciles de interpretar.
No hay una etiqueta para verificar la precisión.
Selección de Algoritmo
La elección del método correcto.
Depende del tipo de datos y del objetivo.
Parámetros Críticos
Parámetros como el número de clústeres.
K-Means deben definirse manualmente.
Datos Escalados
Los algoritmos como PCA o K-Means son sensibles.
A las escalas de las características.
Los datos deben normalizarse adecuadamente.
Implementación Básica de K-Means en Python
K-Means para agrupar datos.
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# Crear datos ficticios
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[10, 2], [10, 4], [10, 0]])
# Configurar modelo K-Means con 2 clústeres
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)
kmeans.fit(X)
# Etiquetas de clúster y centroides
print(«Etiquetas de Clúster:», kmeans.labels_)
print(«Centroides:», kmeans.cluster_centers_)
El aprendizaje no supervisado es una herramienta para explorar y entender datos.
En situaciones donde las etiquetas no están disponibles.
Enfrenta desafíos en la interpretación y selección de parámetros.
Segmentación de mercados, detección de anomalías.
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