Entrenamiento no supervisado

Concepto y definición

Entrenamiento no supervisado

¿Qué es Entrenamiento no supervisado?

El entrenamiento no supervisado (unsupervised learning en inglés) es un tipo de aprendizaje automático en el que un modelo de machine learning se entrena para encontrar patrones o estructuras en los datos de entrada sin la ayuda de etiquetas o respuestas previas.

A diferencia del entrenamiento supervisado, en el que el modelo se entrena con ejemplos etiquetados que indican las respuestas correctas, en el entrenamiento no supervisado el modelo debe encontrar patrones por sí mismo. Este enfoque es útil en situaciones en las que no hay etiquetas disponibles o cuando no se conocen las respuestas correctas.

Existen varios algoritmos de entrenamiento no supervisado que se utilizan en el aprendizaje automático, como el clustering, la reducción de la dimensionalidad y la detección de anomalías.

El clustering es un algoritmo de agrupamiento que divide los datos en grupos o clusters según la similitud entre ellos, lo que permite identificar patrones o estructuras en los datos. Un ejemplo típico de modelo de clustering son los Mapas Auto-Organizados (SOM).

La reducción de la dimensionalidad es un proceso que reduce la cantidad de variables o características de los datos, lo que puede ayudar a visualizar y analizar los datos de manera más eficiente.

La detección de anomalías es un proceso que busca valores atípicos o excepcionales en los datos, lo que puede ser útil en la detección de fraudes o errores en los datos.

« 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:
¿Qué es la Transformación Digital?

¿Qué es la Transformación Digital? La revolución industrial cambió profundamente la sociedad del siglo XIX, pero la transformación digital de la [...]

Leer más »
¿Qué es el minado de Datos o Data Mining?

Data Mining es un proceso de exploración y análisis de grandes cantidades de datos, con el objetivo de descubrir patrones, relaciones y tendencias q [...]

Leer más »
Clustering para analizar el dato

Los métodos de clustering, o agrupamiento, son una pieza fundamental en el proceso de análisis de los datos, pues permiten una segmentación automá [...]

Leer más »
Tecnologías clave de la Industria 4.0

La Industria 4.0 es el nombre dado a la cuarta revolución industrial que se caracteriza por la inclusión de tecnologías avanzadas en los procesos d [...]

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