Descripción: El Aprendizaje Cuántico No Supervisado es una rama del aprendizaje automático que se basa en principios de la computación cuántica y no requiere datos etiquetados para su funcionamiento. A diferencia del aprendizaje supervisado, donde los modelos son entrenados con conjuntos de datos que contienen tanto las entradas como las salidas deseadas, el aprendizaje no supervisado busca patrones y estructuras en los datos sin la necesidad de etiquetas. Este enfoque es particularmente valioso en situaciones donde la obtención de datos etiquetados es costosa o impracticable. Utiliza algoritmos cuánticos para procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, aprovechando la superposición y el entrelazamiento cuántico para explorar múltiples soluciones simultáneamente. Esto permite descubrir relaciones ocultas y agrupaciones en los datos que podrían ser difíciles de identificar con métodos clásicos. La capacidad de los sistemas cuánticos para realizar cálculos complejos en paralelo abre nuevas posibilidades en el análisis de datos, la optimización y la modelización de fenómenos complejos. En resumen, el Aprendizaje Cuántico No Supervisado representa una intersección innovadora entre la inteligencia artificial y la computación cuántica, prometiendo avances significativos en la forma en que se procesan y analizan los datos en diversas disciplinas.
