Descripción: El agrupamiento neuronal es un método que utiliza redes neuronales para organizar y clasificar puntos de datos en grupos basados en sus similitudes. Este enfoque se basa en la capacidad de las redes neuronales para aprender patrones complejos en grandes volúmenes de datos, permitiendo identificar características comunes entre ellos. A través de algoritmos de aprendizaje no supervisado, las redes neuronales pueden descubrir estructuras ocultas en los datos, facilitando la segmentación y la categorización. Este proceso es especialmente útil en contextos donde los datos son multidimensionales y complejos, ya que las redes neuronales pueden manejar la variabilidad y la no linealidad de los datos de manera más efectiva que los métodos tradicionales. El agrupamiento neuronal se ha vuelto cada vez más relevante en el ámbito de la inteligencia artificial, donde se requiere un procesamiento eficiente y en tiempo real para mejorar la experiencia del usuario. Al permitir que los sistemas comprendan y clasifiquen datos de manera autónoma, se abre la puerta a aplicaciones innovadoras en áreas como la personalización de contenido, la recomendación de productos y la mejora de la interacción del usuario con las aplicaciones.
