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Aprendizaje no supervisado

¿Qué es Aprendizaje no supervisado?

En el aprendizaje no supervisado, un modelo recibe datos sin respuestas correctas predefinidas y busca estructuras por sí mismo. Los métodos típicos son el clustering, que agrupa registros parecidos, y la reducción de dimensionalidad, que condensa muchas variables en unas pocas esenciales. Puedes usarlo para descubrir segmentos de clientes o detectar transacciones inusuales; después, alguien con conocimiento del negocio debe interpretar los grupos encontrados.

Temas

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Términos relacionados

Aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado, un modelo aprende de ejemplos cuya respuesta correcta ya se conoce, como correos marcados como «spam» o «no spam». A partir de ellos deduce reglas para clasificar casos nuevos o predecir valores. Las tareas típicas son la clasificación y la regresión; el mayor esfuerzo está en preparar datos bien etiquetados.

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Clustering

El clustering (agrupamiento) es un método de aprendizaje no supervisado que divide los datos en grupos según su similitud, sin categorías predefinidas. Así salen a la luz patrones que nadie había nombrado, por ejemplo segmentos de clientes con hábitos de compra parecidos. Con textos, ayuda a ordenar cientos de consultas de clientes por temas como envío, facturación o reclamaciones y a ver dónde se concentran.

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Plantilla

Agrupamiento K-means

K-means es un método de aprendizaje no supervisado que reparte los datos en un número k de grupos fijado de antemano. Asigna cada punto al centro de grupo más cercano y desplaza esos centros hasta que las asignaciones apenas cambian. Es rápido y fácil de entender, pero exige elegir bien k y usar variables en escalas comparables. Ejemplo: agrupar clientes según frecuencia de compra y valor medio del carrito.

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Plantilla

Reducción de dimensionalidad

La reducción de dimensionalidad disminuye el número de variables de un conjunto de datos sin perder la información esencial. Métodos conocidos son el análisis de componentes principales (PCA) y t-SNE y UMAP, que se usan a menudo para visualizar. Acelera los cálculos, reduce el riesgo de sobreajuste y hace los datos más comprensibles, por ejemplo al llevar cientos de atributos de clientes a un mapa bidimensional en el que los clientes parecidos quedan cerca.

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