El aprendizaje no supervisado es una técnica de machine learning donde se proporciona un conjunto de datos de entrada sin etiquetar al algoritmo, es decir, sin indicarle cuál es la salida esperada. El objetivo del algoritmo es identificar patrones o estructuras subyacentes en los datos de entrada y agruparlos de manera significativa. A diferencia del aprendizaje supervisado, en el que el algoritmo recibe datos etiquetados, en el aprendizaje no supervisado el algoritmo debe encontrar patrones y relaciones en los datos por sí mismo. Ejemplos comunes de técnicas de aprendizaje no supervisado son el clustering y la reducción de la dimensionalidad.
La Cámara Oficial de Comercio de Sevilla, en colaboración con el Instituto Español de Analistas Financieros (IEAF), ofreció el pasado 16 de marzo [...]
Leer más »Las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) se usan actualmente en las empresas para la transformación de los procesos de negocio, impulsar la i [...]
Leer más »A diferencia de un programa informático, en el que se procesan una lista de órdenes a través de un programa de ordenador, la IA va más allá de la [...]
Leer más »El uso de Inteligencia Artificial en los negocios es cada vez más común y necesario para la optimización y evolución de los procesos. En uno de nu [...]
Leer más »
