¿Cómo funciona el aprendizaje automático no supervisado?

El aprendizaje no supervisado se refiere al entrenamiento de un sistema de IA utilizando información que no está clasificada ni etiquetada. Lo que esto significa idealmente es que el algoritmo tiene que actuar sobre la información sin ninguna guía previa.
En el aprendizaje no supervisado, la máquina agrupa información desordenada/desordenada sobre similitudes y diferencias. Esto se hace sin la provisión de categorías para que la máquina clasifique los datos. Los sistemas que utilizan este tipo de aprendizaje están generalmente asociados con el modelo de aprendizaje generativo.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático no supervisado?

En el aprendizaje no supervisado, a un sistema de IA se le presentan datos sin etiquetar ni categorizar, y los algoritmos del sistema actúan sobre los datos sin capacitación previa. La salida depende de los algoritmos codificados. Someter un sistema al aprendizaje no supervisado es una forma establecida de probar las capacidades de ese sistema.
Los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​pueden realizar tareas de procesamiento más complejas que los sistemas de aprendizaje supervisado. Sin embargo, el aprendizaje no supervisado puede ser más impredecible que el modelo alternativo. Un sistema entrenado usando el modelo no supervisado, podría, por ejemplo, averiguar por sí mismo cómo diferenciar gatos y perros, también podría agregar categorías inesperadas y no deseadas para lidiar con razas inusuales, lo que podría terminar desordenando las cosas en lugar de mantenerlas dentro. pedido.

Para los algoritmos de aprendizaje no supervisados, el sistema de IA se presenta con un conjunto de datos sin etiquetar ni categorizar. Lo que hay que tener en cuenta es que este sistema no ha pasado por ningún entrenamiento previo. En esencia, el aprendizaje no supervisado se puede considerar como un aprendizaje sin un maestro.
En caso de aprendizaje supervisado, el sistema tiene tanto las entradas como las salidas. Entonces, dependiendo de la diferencia entre la salida deseada y la salida observada, el sistema está configurado para aprender y mejorar. Sin embargo, en el caso del aprendizaje no supervisado, el sistema solo tiene entradas y no tiene salidas.
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El aprendizaje no supervisado resulta extremadamente útil durante las tareas asociadas con la extracción de datos y la extracción de características. El objetivo final del aprendizaje no supervisado es descubrir tendencias y patrones ocultos en los datos o extraer las características deseadas. Como dijimos anteriormente, el aprendizaje no supervisado solo trata con el conjunto de datos de entrada sin ningún conocimiento o aprendizaje previo. Por lo tanto, hay dos tipos de aprendizaje no supervisado:

Aprendizaje paramétrico no supervisado

El aprendizaje paramétrico no supervisado asume una distribución paramétrica de datos. Lo que esto significa es que este tipo de aprendizaje no supervisado asume que los datos provienen de una población que sigue una distribución de probabilidad particular basada en algunos parámetros. En teoría, si consideramos una distribución normal de una familia de objetos, veremos que todos los miembros tienen alguna característica similar y siempre están parametrizados por media y desviación estándar. Esto significa que si conocemos la media y la desviación estándar, y si la distribución es normal, podemos encontrar muy fácilmente la probabilidad de futuras observaciones. El aprendizaje paramétrico no supervisado es mucho más difícil que el aprendizaje supervisado estándar porque no hay etiquetas disponibles; por lo tanto, no hay una medida de precisión predefinida para probar la salida.

Aprendizaje no paramétrico no supervisado

El aprendizaje no paramétrico no supervisado se refiere a la agrupación del conjunto de datos de entrada. Cada grupo, en esencia, dice algo sobre las categorías y clases de los elementos de datos presentes en el conjunto. Este es el método más utilizado para el modelado y análisis de datos con muestras de pequeño tamaño. Estos métodos también se denominan métodos sin distribución porque, a diferencia del aprendizaje paramétrico, el modelador no necesita hacer suposiciones sobre la distribución de toda la población.
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Llegados a este punto, es fundamental profundizar un poco en qué entendemos por agrupamiento.

Entonces, ¿qué es la agrupación?

La agrupación en clústeres es uno de los conceptos subyacentes más importantes cuando se trata de aprendizaje no supervisado. Se trata de encontrar una estructura o patrón en una colección de datos no categorizados. Una definición simple de un grupo podría ser "el proceso de agrupar el objeto en clases de modo que cada miembro de una clase sea similar al otro de una forma u otra".
Por lo tanto, un clúster puede definirse simplemente como una colección de objetos de datos que son "similares" entre un clúster y "diferentes" a los objetos del otro clúster.

Aplicaciones del aprendizaje automático no supervisado

El objetivo del aprendizaje automático no supervisado es descubrir patrones y tendencias previamente ocultos en los datos. Pero, la mayoría de las veces, los patrones de datos son aproximaciones deficientes de lo que puede lograr el aprendizaje automático supervisado; por ejemplo, segmentan a los clientes en grandes grupos, en lugar de tratarlos como individuos y entregar comunicaciones altamente personalizadas. En el caso del aprendizaje no supervisado, no sabemos cuál será el resultado y, por lo tanto, si necesitamos diseñar un modelo predictivo, el aprendizaje supervisado tiene más sentido en el contexto del mundo real.
El caso de uso ideal para usar el aprendizaje automático no supervisado es cuando no tiene datos sobre los resultados deseados. Por ejemplo, si necesita determinar un mercado objetivo para un producto completamente nuevo. Sin embargo, si desea categorizar mejor su base de consumidores, el aprendizaje supervisado es la mejor opción.
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Veamos algunas aplicaciones de las técnicas de aprendizaje automático no supervisado:

1. El aprendizaje no supervisado es extremadamente útil para la detección de anomalías de su conjunto de datos. La detección de anomalías se refiere a encontrar puntos de datos significativos en su colección de datos. Esto es bastante útil para descubrir transacciones fraudulentas, descubrir piezas de hardware rotas o identificar cualquier valor atípico que pueda haberse infiltrado durante la entrada de datos.
2. La minería de asociaciones significa identificar un conjunto de elementos que ocurren juntos en un conjunto de datos. Esta es una técnica bastante útil para el análisis de canastas, ya que permite a los analistas descubrir cosas que a menudo se compran juntas. La minería de asociaciones no es posible sin agrupar los datos, y cuando habla de agrupamiento, habla de algoritmo de aprendizaje automático no supervisado.
3. Otro caso de uso del aprendizaje no supervisado es la reducción de la dimensionalidad. se refiere a reducir la cantidad de características en un conjunto de datos y, por lo tanto, permitir un mejor preprocesamiento de datos. Los modelos de variables latentes se usan comúnmente para este propósito y solo son posibles mediante el uso de algoritmos de aprendizaje no supervisados.

Los patrones y tendencias descubiertos mediante el aprendizaje no supervisado también pueden ser útiles cuando se aplican algoritmos de aprendizaje supervisado más adelante; por ejemplo, el aprendizaje no supervisado puede ayudarlo a realizar un análisis de conglomerados en un conjunto de datos, y luego puede usar el aprendizaje supervisado en cualquier conglomerado de su elección. necesitar.
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En general, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son campos increíblemente complejos, y cualquier sistema de IA sofisticado con el que te encuentres probablemente utilizará una combinación de varios algoritmos y mecanismos de aprendizaje. Habiendo dicho eso, si es un principiante, es imperativo que conozca los puntos clave que giran en torno a todas las técnicas de aprendizaje principales.

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Esperamos haber podido aclarar los puntos más sutiles de un algoritmo de aprendizaje no supervisado. Si tienes alguna duda, ¡déjala en los comentarios a continuación!