Descripción: Un mapa auto-organizado (SOM, por sus siglas en inglés) es un tipo de red neuronal artificial utilizada para el aprendizaje no supervisado. Su principal objetivo es reducir la dimensionalidad de los datos y visualizar patrones en conjuntos de datos complejos. A través de un proceso de entrenamiento, los SOM organizan los datos en un espacio de menor dimensión, donde los elementos similares se agrupan juntos. Esto se logra mediante un algoritmo que ajusta los pesos de las neuronas en la red, permitiendo que cada neurona represente un conjunto de características de los datos de entrada. Los mapas auto-organizados son especialmente útiles en la minería de datos, ya que facilitan la identificación de estructuras subyacentes en los datos, permitiendo a los analistas descubrir patrones y relaciones que podrían no ser evidentes a simple vista. Además, su capacidad para visualizar datos en dos dimensiones los convierte en herramientas valiosas para la exploración de datos y la detección de anomalías, ya que los puntos de datos que se desvían significativamente de los grupos establecidos pueden ser fácilmente identificados.
Historia: El concepto de mapas auto-organizados fue introducido por Teuvo Kohonen en 1982. Kohonen desarrolló esta técnica como parte de su investigación en redes neuronales y aprendizaje no supervisado. A lo largo de los años, los SOM han evolucionado y se han adaptado a diversas aplicaciones en campos como la biología, la economía y la ingeniería, convirtiéndose en una herramienta fundamental en el análisis de datos.
Usos: Los mapas auto-organizados se utilizan en diversas aplicaciones, incluyendo la segmentación de clientes en marketing, la visualización de datos complejos, la reducción de dimensionalidad en análisis de datos y la detección de anomalías en sistemas de monitoreo. También se aplican en el reconocimiento de patrones y en la clasificación de datos no etiquetados.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de un mapa auto-organizado es su uso en la segmentación de clientes, donde se pueden agrupar consumidores con comportamientos similares para personalizar estrategias de marketing. Otro ejemplo es en la detección de fraudes, donde los SOM pueden identificar transacciones inusuales que se desvían del comportamiento normal de los usuarios.
