Clasificación No Supervisada

Descripción: La clasificación no supervisada es un método de análisis de datos que se utiliza para agrupar o clasificar información sin la necesidad de contar con datos de entrenamiento etiquetados. A diferencia del aprendizaje supervisado, donde se entrena un modelo con ejemplos previamente clasificados, la clasificación no supervisada busca identificar patrones y estructuras inherentes en los datos. Este enfoque es especialmente útil cuando se dispone de grandes volúmenes de datos sin etiquetas, permitiendo a los algoritmos descubrir relaciones ocultas y segmentar la información en grupos significativos. Las técnicas de clasificación no supervisada, como el clustering y la reducción de dimensionalidad, son fundamentales en el análisis exploratorio de datos, ya que ayudan a los investigadores y analistas a obtener una comprensión más profunda de la naturaleza de los datos. La capacidad de identificar similitudes y diferencias entre los datos sin intervención humana directa es una de las características más destacadas de este método, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en diversas disciplinas, desde la biología hasta el marketing y la inteligencia artificial.

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