Descripción: El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático donde el modelo se entrena con datos no etiquetados. A diferencia del aprendizaje supervisado, donde se utilizan datos etiquetados para entrenar el modelo, el aprendizaje no supervisado busca patrones y estructuras en los datos sin la guía de etiquetas predefinidas. Este enfoque permite a los algoritmos identificar relaciones ocultas, agrupar datos similares y reducir la dimensionalidad de los conjuntos de datos. Las características principales del aprendizaje no supervisado incluyen la capacidad de descubrir patrones subyacentes, la flexibilidad en la exploración de datos y la utilidad en la identificación de anomalías. Su relevancia radica en su aplicación en diversas áreas, como la segmentación de clientes, la compresión de datos y la detección de anomalías, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en el análisis de datos y la inteligencia artificial.
Historia: El concepto de aprendizaje no supervisado comenzó a tomar forma en la década de 1950, con el desarrollo de algoritmos como el clustering y el análisis de componentes principales (PCA). A lo largo de las décadas, se han propuesto y refinado numerosos métodos, incluyendo k-means y algoritmos de agrupamiento jerárquico. En los años 2000, el auge de la inteligencia artificial y el big data impulsó un interés renovado en el aprendizaje no supervisado, permitiendo su aplicación en áreas como la minería de datos y la visión por computadora.
Usos: El aprendizaje no supervisado se utiliza en diversas aplicaciones, como la segmentación de mercado, donde ayuda a identificar grupos de consumidores con comportamientos similares. También se aplica en la detección de fraudes, donde se pueden identificar patrones inusuales en transacciones financieras. Además, se utiliza en la compresión de imágenes y en la reducción de dimensionalidad para facilitar el análisis de grandes conjuntos de datos.
Ejemplos: Un ejemplo de aprendizaje no supervisado es el algoritmo k-means, que agrupa datos en k clústeres basándose en características similares. Otro ejemplo es el análisis de componentes principales (PCA), que se utiliza para reducir la dimensionalidad de los datos mientras se preserva la mayor cantidad de varianza posible. En el ámbito de la detección de anomalías, los modelos de autoencoders pueden identificar datos que se desvían significativamente de los patrones normales.
