Aprendizaje no supervisado

Concepto y definición

Aprendizaje no supervisado

¿Qué es Aprendizaje no supervisado?

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.

« Volver al glosario

¿Quieres ponerte en contacto?

¡Nos encantaría saber de ti! Contáctanos completando el formulario que aparece a continuación y estaremos encantados de ayudarte.
Rellena el formulario
Compartir:
Cómo reducir las devoluciones de productos en 2023 gracias a la IA

Las soluciones de inteligencia artificial (IA) son valiosas para reducir las devoluciones de productos. A través del análisis de datos y la toma de [...]

Leer más »
Principales beneficios de la inteligencia empresarial (BI)

La inteligencia empresarial, también conocida como "business intelligence" o BI, es un conjunto de técnicas, herramientas y metodologías que se uti [...]

Leer más »
Cómo verificar la viabilidad de una oportunidad de negocio

Es conveniente que mediante un breve cuestionario seamos capaces de verificar la viabilidad de una oportunidad de negocio. A continuación, desarrolla [...]

Leer más »
Por qué la inteligencia artificial es importante para las empresas

La IA es la ciencia que marcará las diferencias entre dos compañías que compitan en el mismo sector. El aprendizaje automático y la inteligencia a [...]

Leer más »
Ver más entradas
© Gamco 2021, All Rights Reserved - Aviso legal - Privacidad - Cookies