Descripción: El Aprendizaje Relacional es un enfoque dentro del aprendizaje no supervisado que se centra en las interacciones y relaciones entre los puntos de datos y sus atributos. A diferencia de otros métodos que pueden enfocarse en la clasificación o la predicción, el aprendizaje relacional busca entender cómo se conectan los datos entre sí, lo que permite descubrir patrones y estructuras subyacentes en conjuntos de datos complejos. Este tipo de aprendizaje es especialmente útil en contextos donde las relaciones son más significativas que las características individuales de los datos. Por ejemplo, en redes sociales, el aprendizaje relacional puede ayudar a identificar comunidades o grupos de usuarios que interactúan entre sí, basándose en sus conexiones y comportamientos. Las técnicas utilizadas en el aprendizaje relacional incluyen grafos, redes neuronales y algoritmos de agrupamiento que consideran la topología de los datos. Este enfoque no solo mejora la comprensión de los datos, sino que también puede ser fundamental para la toma de decisiones informadas en diversas aplicaciones, desde la biología computacional hasta la minería de datos en diversas industrias.
