Todo lo que debe saber sobre los algoritmos de aprendizaje no supervisados

Algoritmos de aprendizaje no supervisados

El aprendizaje automático ha experimentado un gran desarrollo en los últimos años, y el aprendizaje no supervisado es parte de eso. El aprendizaje automático es un tema amplio, y es por eso que se divide en tres categorías. De esos tres, discutiremos el aprendizaje no supervisado en este artículo. El aprendizaje no supervisado es uno de los temas relativamente nuevos en el sector tecnológico.

Tiene muchos desafíos pero también una amplia lista de ventajas. En este artículo descubrirás qué es el aprendizaje no supervisado, cómo funciona, cuáles son sus problemas, sus ventajas y cuáles son los algoritmos presentes en él. Lo hemos mantenido lo más completo posible.

Entonces empecemos.

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

Cuando no asigna ninguna etiqueta al algoritmo de aprendizaje y deja que encuentre la estructura en la entrada por sí mismo, se denomina aprendizaje no supervisado. El aprendizaje no supervisado es uno de los tres tipos de aprendizaje automático; los otros dos son el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje supervisado. El aprendizaje no supervisado puede ser un medio para alcanzar un fin o un objetivo en sí mismo.

Para comprender el aprendizaje no supervisado, imagínelo como una prueba en la que el examinador no tiene una clave de respuestas para comparar sus respuestas. Qué prueba tan emocionante sería esa, ¿verdad? Bueno, el aprendizaje no supervisado le permite trabajar con la entrada y encontrar las respuestas que estaba buscando. Tal vez quería encontrar un patrón en la entrada que no había notado antes. O tal vez quiera entender cómo se distribuyen los datos en un espacio específico.

Problemas del aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado puede ser bastante popular, pero eso no significa que no tenga sus problemas. Hay múltiples desafíos que puede enfrentar debido a estos algoritmos. En primer lugar, no puede determinar si está completando la tarea o no cuando utiliza el aprendizaje no supervisado.

Eso es porque, en el aprendizaje supervisado, tiene un estándar con el que comparar su resultado. Usted define las métricas que permiten la toma de decisiones sobre la base del ajuste del modelo. La recuperación, la precisión y otras medidas similares lo ayudan a ver qué tan preciso es su modelo. Y puede modificar los parámetros de ese modelo para mejorar la precisión del mismo. Si su precisión no fuera alta, obtendría una puntuación correspondiente, lo que significaría que necesita mejorar su modelo.

El aprendizaje no supervisado no tiene etiquetas. Por lo tanto, es casi imposible obtener una medida objetiva de la precisión de su modelo. ¿Cómo puede estar seguro de que su algoritmo de agrupamiento k-means encontró el agrupamiento correcto? ¿Cómo determinaría la precisión de su salida? El aprendizaje supervisado le proporciona puntajes de precisión para ayudarlo a determinar si su salida es correcta o no. Pero con el aprendizaje no supervisado, no tienes ese lujo. Obtenga más información sobre los tipos de aprendizaje supervisado.

Ahora bien, si el aprendizaje no supervisado es útil para resolver un problema o no depende de muchos factores. El aprendizaje no supervisado no sería tan frecuente si no tuviera ninguna aplicación. Hemos discutido su importancia en la siguiente sección.

Por qué es necesario el aprendizaje no supervisado

Después de leer los desafíos que plantea este método, es posible que se pregunte si es útil. Bueno, el aprendizaje no supervisado tiene muchos beneficios, y algunas de las razones por las que es tan frecuente se encuentran a continuación:

• Permite que las máquinas resuelvan problemas que las mentes humanas no pueden debido al sesgo o la capacidad.
• El aprendizaje no supervisado es adecuado para explorar datos desconocidos. Si no sabe lo que necesita encontrar, este es el método perfecto para usted.
• Es bastante costoso anotar grandes conjuntos de datos. Como resultado, los expertos se basan en algunos ejemplos para trabajar en el problema.
• Si no sabe cuántas clases tienen los datos, necesitará usar algoritmos de aprendizaje no supervisados. Un gran ejemplo de esto es la minería de datos.

Un gran ejemplo de aprendizaje no supervisado son los sistemas de recomendación. Los sistemas de recomendación funcionan recopilando los datos históricos de una persona y sugiriendo sus recomendaciones en consecuencia. Estos sistemas de recomendación utilizan el aprendizaje no supervisado para hacer tales sugerencias. Ejemplos de estos sistemas incluyen Netflix y YouTube.

Entonces, puede ver que el aprendizaje no supervisado es bastante efectivo para resolver un tipo específico de problema. Ahora que reconoce su importancia, podemos pasar a secciones más detalladas y echar un vistazo a sus categorías.

Categorías de aprendizaje no supervisado

Podemos clasificar el aprendizaje no supervisado en dos categorías:

Paramétrico

Cuando asuma una distribución paramétrica de datos, utilizará estos algoritmos de aprendizaje no supervisados. En este caso, cree que la media y la desviación estándar parametrizan a todos los miembros de una familia típica de distribuciones. También supone que los datos se originan en una población que sigue una distribución de probabilidad que se basa en un conjunto específico de parámetros.

Esto significa que puede conocer la probabilidad de futuras observaciones simplemente conociendo la media y la desviación estándar. Utilizará el algoritmo de maximización de expectativas y la construcción de modelos de mezcla gaussiana para predecir la clase de la muestra que tiene. Como tiene etiquetas de respuesta con las que trabajar, es un poco más complicado y desafiante resolver tales problemas. No tendría ninguna medida correctiva para comparar sus resultados.

no paramétrico

En esta categoría, agrupa los datos en clústeres. Cada grupo de datos señala algo sobre las clases y tipos de los mismos. Es un método estándar para modelar y analizar datos cuando tiene muestras pequeñas. Con los modelos no paramétricos, no tiene que hacer suposiciones sobre la distribución de la población de los datos. Es por eso que otro nombre popular para el aprendizaje no supervisado no paramétrico es aprendizaje no supervisado sin distribución.

Conceptos esenciales en algoritmos de aprendizaje no supervisado

Compresión de datos

Debido a los altos costos de almacenamiento y las limitaciones de nuestro poder de cómputo, buscamos continuamente formas de mejorar la eficiencia de nuestras operaciones de datos. Y una gran solución en este sentido es la reducción de dimensionalidad. La reducción de la dimensionalidad es un proceso presente en el aprendizaje no supervisado, y funciona en base a varios conceptos similares a la Teoría de la Información.

La reducción de la dimensionalidad supone que la mayoría de los datos son redundantes y que puede representar casi toda la información en un conjunto de datos usando solo una fracción de los datos que tiene.

Dos de los algoritmos más populares que utilizan los expertos para este propósito son la descomposición de valores singulares y el análisis de componentes principales. El primero factoriza sus datos en el producto de otros tres, mientras que el segundo encuentra las combinaciones lineales que transmiten la mayor parte de la varianza o diferencia presente en sus datos. Hay muchos algoritmos diferentes presentes en el aprendizaje no supervisado que realizan una variedad de tareas.

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Al reducir la dimensionalidad de sus datos, puede mejorar la canalización de aprendizaje automático . Si puede reducir los datos por orden de magnitud, podrá reducir sustancialmente la potencia informática y el espacio de almacenamiento necesarios. Esto también lo ayudará a reducir los costos operativos. Un gran ejemplo de aprendizaje no supervisado, en este caso, es la visión por computadora. SVD y PCA son bastante útiles en la compresión de datos de imágenes. Y los expertos usan uno de ellos en la etapa de preprocesamiento de las canalizaciones de aprendizaje automático.

Agrupación

En el agrupamiento, usted organiza los puntos de datos en grupos de tal manera que los miembros de un grupo sean similares de alguna manera. Es probablemente el problema más crucial presente en el aprendizaje no supervisado. En la agrupación, crea grupos de puntos de datos que son similares y los separa de los puntos de datos que son diferentes a ellos.

La agrupación se centra en determinar la agrupación interna de la entrada. Como es un concepto de aprendizaje no supervisado, funciona con datos no etiquetados. Forma grupos de puntos de datos según la similitud que nota en sus características. Sin embargo, si un clúster es correcto o no depende del usuario.

Los algoritmos de agrupamiento son de cuatro tipos, y son los siguientes:

• Algoritmos de agrupamiento probabilístico
• Algoritmos de agrupamiento jerárquico
• Algoritmos de agrupamiento superpuestos
• Algoritmos de agrupamiento exclusivos

El nombre del primer tipo se explica por sí mismo. El segundo se enfoca en la unión de dos clústeres más cercanos, mientras que los algoritmos superpuestos usan conjuntos borrosos para que un punto pueda pertenecer a múltiples clústeres. Los datos del último grupo de tal manera que un punto de datos de un clúster no podría pertenecer a otros grupos.

Modelos Generativos

En los modelos generativos, obtiene los datos de entrenamiento para generar nuevas muestras a partir de ellos. Dichos modelos tienen la tarea de crear datos similares a los que les das. Y lo hacen aprendiendo la esencia de sus datos de manera eficiente. Los modelos generativos pueden aprender las características de los datos que les proporciona, y eso es una ventaja significativa a largo plazo. Los conjuntos de datos de imágenes son un gran ejemplo de modelos generativos. Con la ayuda de un conjunto de datos de imágenes, puede producir muchas imágenes similares.

Qué sigue ?

El aprendizaje no supervisado es un concepto amplio del aprendizaje automático. Hay muchos algoritmos presentes en esta categoría, y debe haber notado cuánta variedad hay presente entre ellos. Si desea obtener más información sobre este tema, debe dirigirse a nuestro blog. Encontrará muchos artículos útiles sobre el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje automático.

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