El aprendizaje no supervisado, también conocido como aprendizaje automático no supervisado, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para examinar y categorizar conjuntos de datos no etiquetados. Estos algoritmos descubren agrupaciones de datos o patrones ocultos sin asistencia humana. Es la solución adecuada para el análisis exploratorio de datos, técnicas de venta cruzada, segmentación de clientes e identificación de imágenes debido a su capacidad para encontrar similitudes y diferencias en la información. Puede percibir cosas que la mente humana no puede. Los resultados de una tarea no supervisada pueden llevar a la creación de una industria o empresa completamente nueva. En comparación con la tarea de aprendizaje supervisado, es menos complejo. Dado que en este caso nadie debe interpretar las etiquetas, hay menos complicaciones. Los datos no etiquetados se pueden obtener con bastante facilidad. Es más costoso ya que puede requerir asistencia humana para comprender los patrones y relacionarlos con el conocimiento del dominio.
¿Qué es el Aprendizaje No Supervisado?