Aprendizaje no supervisado

Es decir, que la máquina es capaz de aprender a partir de un conjunto de datos no etiquetados. Por esa razón, pueden aprender sin supervisión. La máquina obtiene datos de entrada no etiquetados, pero no cuenta con datos de salida. Por eso, la máquina tiene que lograr encontrar la estructura oculta de los datos. Luego, deberá agrupar o clasificar según sus características semejantes.

Naturalmente, en esta forma de aprendizaje lo que se persigue es que la máquina logre descubrir la estructura de los datos. Para que, posteriormente, intente encontrar una nueva organización de los datos que le permita simplificar el proceso de análisis.

En efecto, el objetivo que se pretende alcanzar es que la máquina aumente el conocimiento estructural de los datos que tiene disponibles y de los datos futuros de un mismo fenómeno. Por ello, la máquina logra clasificar según similitudes. La máquina finalmente logra el procesamiento de una gran cantidad de datos de una forma efectiva y sin supervisión alguna.

En general, en el aprendizaje no supervisado no se tiene ninguna categorización o datos etiquetados. Debido a ello, la máquina no llega a tener un concepto de algo. Pero, sí puede hacer agrupaciones según tamaños, colores, formas y diferencias. Lo que le permite encontrar estructuras y patrones en los datos no etiquetados.

Sin duda, en este aprendizaje no existe una ruta de lo correcto o incorrecto y tampoco existe un guía. Por lo tanto, no existe ningún resultado, por ello la máquina es la que realiza el análisis puro de todos los datos. Se reciben datos sin etiquetar, no hay categorías, ni características para indicar una salida. Estos datos sirven para sustentar y entrenar el modelo de aprendizaje automático.

Los pasos del proceso son:

• El sistema interpreta los datos sin etiquetar, para identificar los patrones de organización que se encuentran ocultos.
• Encuentra los patrones ocultos, los cuales se fundamentan especialmente en las diferencias y las semejanzas encontradas.
• Finalmente, la máquina aplica los algoritmos correspondientes para dividir o segmentar en grupos de acuerdo con las semejanzas y diferencias encontradas entre ellos.

Entre las principales características del aprendizaje no supervisado encontramos:

• La máquina maneja datos sin un entrenamiento anterior, entrena con los datos que tiene disponibles.
• Deja que la máquina resuelva los problemas según su propio criterio.
• Los algoritmos usados funcionan con datos que no están etiquetados.
• La máquina debe explorar todos los datos.
• Los resultados son desconocidos, por ello la salida o el resultado lo define la máquina durante el proceso.

Los principales tipos de aprendizaje no supervisado son:

Efectivamente, el aprendizaje no supervisado por agrupamiento es un método que permite reunir varios objetos considerando sus similitudes. Por lo tanto, para agrupar la máquina utiliza conglomerados.

De acuerdo con los puntos en común que encuentra en el conjunto de datos, para finalmente clasificarlos según la existencia o la inexistencia de esas características comunes. En otras palabras, lo que se busca es encontrar un patrón o una estructura frecuente en la serie de datos no organizados.

Algunos de los tipos de agrupamiento que se pueden emplear son:

• Exclusivo: El método de agrupamiento exclusivo se realiza cuando un solo dato pertenece a un determinado grupo o clúster. Por lo tanto, no podrá ser incluido en otro grupo.
• Por aglomeración jerarquía: En este método cada dato es un clúster, por lo que se llevan a cabo uniones interactivas entre los grupos cercanos, para disminuir el número de grupos. Luego de varias interacciones se logra obtener el número de grupos deseados.
• Por solapamiento o por superposición: Aquí se emplean conjuntos difusos para lograr la agrupación de los datos. Cada uno de los puntos podrá pertenecer a dos o más grupos con diferente nombre. Los datos se agrupan con un valor de nombre apropiado.
• Probabilístico: Este método utiliza la distribución de probabilidad para formar los grupos.

Por otra parte, este tipo de aprendizaje detecta asociaciones entre una serie de datos. Permitiendo detectar algunas relaciones entre variables que ocurren de manera conjunta. Para ejemplificar este tipo de relación, podría ser si una persona compra café y conjuntamente compra azúcar. O bien, una persona que compra un celular y conjuntamente compra un estuche. Por ello, permite establecer asociaciones interesantes entre una gran base de datos.

Entre las aplicaciones más comunes del aprendizaje no supervisado encontramos:

• En biología: Para realizar clasificaciones de plantas y animales de acuerdo con sus características.
• En seguridad: Para identificar posibles fraudes o engaños.
• En marketing: Para determinar grupos de clientes con un comportamiento similar, de acuerdo con una extensa base de datos.
• En sismología: Para ubicar epicentros de terremotos y localizar zonas de alta peligrosidad sísmica.

El aprendizaje no supervisado es muy importante porque:

• La máquina alcanza la capacidad de resolver problemas que para los seres humanos resultan insuperables. Debido a la capacidad limitada de la inteligencia humana o el sesgo de la conducta del hombre.
• Este tipo de aprendizaje resulta idóneo para poder explorar un conjunto de datos no procesados y desconocidos.
• La máquina no sabe lo que está buscando, por ello trata de encontrar similitudes entre los datos y los agrupa de acuerdo con sus propias etiquetas.
• Intenta descubrir patrones desconocidos en los datos.
• Los algoritmos empleados dividen a las personas en grupos y no como personas individuales.
• Nunca se sabe con exactitud el resultado del modelo predictivo, por esa razón se adapta mejor a la realidad.
• Su aplicación y sus resultados son más convenientes cuando no se cuenta con datos sobre los resultados esperados.

El uso del aprendizaje no supervisado tiene las siguientes ventajas:

• Se aplica en la resolución de tareas más complejas. Porque no se cuenta con datos etiquetados como sucede con el aprendizaje supervisado.
• Cuenta con más cantidad de datos. Porque es más fácil que se puedan obtener datos no etiquetados, en comparación con los datos etiquetados que se proveen en el aprendizaje supervisado.

El uso del aprendizaje no supervisado tiene las siguientes desventajas:

• Resulta ser más complejo que el aprendizaje supervisado. Debido a que, no se conoce cuál es el resultado esperado.
• Los resultados obtenidos son menos precisos. Dado que, no se cuenta con datos de entrada etiquetados y como consecuencia no se conoce previamente un algoritmo de salida que resulte correcto o acertado.

En conclusión, se puede afirmar que en el aprendizaje no supervisado las máquinas trabajan con datos sin recibir un entrenamiento previo. Resultando un tipo de aprendizaje automático donde la máquina o el sistema aprende a partir de una serie de datos sin etiquetar, que el sistema tiene que entender por sí solo.

Por esa razón, esto les permite actuar sin supervisión. Sin duda, el propósito es lograr que se exploren los datos. Puesto que, los resultados son desconocidos y se van definiendo durante el proceso.