Descripción: Los marcos de aprendizaje no supervisado son estructuras y metodologías diseñadas para facilitar el proceso de aprendizaje automático sin la necesidad de etiquetas o supervisión externa. A diferencia del aprendizaje supervisado, donde los modelos son entrenados con datos etiquetados, el aprendizaje no supervisado se centra en descubrir patrones y relaciones intrínsecas dentro de los datos. Estos marcos permiten a los algoritmos identificar agrupaciones, asociaciones y estructuras subyacentes en conjuntos de datos complejos. Las características principales de estos marcos incluyen la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos no estructurados, la flexibilidad para adaptarse a diferentes tipos de datos y la habilidad para generar insights valiosos sin intervención humana. La relevancia de los marcos de aprendizaje no supervisado radica en su aplicación en diversas áreas, como la segmentación de clientes, la detección de anomalías y el análisis exploratorio de datos, donde la comprensión de patrones ocultos puede conducir a decisiones más informadas y estrategias más efectivas.
