El aprendizaje automático no supervisado es una potente herramienta para obtener información valiosa a partir de los datos. A diferencia del aprendizaje automático supervisado, no requiere datos etiquetados, sino que su objetivo es descubrir automáticamente patrones, estructuras o agrupaciones en los datos. Mediante técnicas como la agrupación, la reducción de la dimensionalidad o el análisis de asociación, las empresas pueden descubrir información oculta, obtener nuevos conocimientos y tomar mejores decisiones.

El aprendizaje no supervisado puede ayudar a comprender el comportamiento de los clientes, detectar fraudes, identificar segmentos de productos y mucho más. Por tanto, comprender el aprendizaje automático no supervisado es importante para que las empresas aprovechen todo el potencial de sus datos y obtengan ventajas competitivas.

¿Qué es el aprendizaje automático no supervisado?

El aprendizaje automático no supervisado es un tipo de aprendizaje automáticodonde a Algoritmo Patrones y estructuras en los datos detectados sin disponer de una variable objetivo ni de vigilancia humana. A diferencia del Aprendizaje supervisadodonde el algoritmo está entrenado para hacer una predicción o un Clasificación basado en datos etiquetados, el proceso de aprendizaje no supervisado Sin datos etiquetados necesarias. En su lugar, el algoritmo busca estructuras en el Datosdestacando las similitudes entre identifica diferentes características o instancias y las agrupa o conglomera.

Las aplicaciones típicas del aprendizaje no supervisado son la segmentación de clientes en la investigación de marketing, la detección de anomalías en la Ciberseguridad o el reconocimiento de patrones en el tratamiento de imágenes y textos.

¿Cómo funciona el aprendizaje no supervisado?

En el aprendizaje automático no supervisado, el algoritmo debe encontrar de forma independiente correlaciones y patrones en los datos y utilizarlos para estructurar o agrupar los datos o para obtener nuevos conocimientos. Para ello suele haber Tres tipos de métodos de aprendizaje no supervisado: Agrupaciónasociación y reducción de la dimensionalidad.

¿Qué es la agrupación?

Al agrupar, el algoritmo agrupa los puntos de datos basándose en las similitudes de sus características en clusters. El objetivo de la agrupación es encontrar patrones en los datos y agruparlos para identificar la estructura intrínseca del conjunto de datos. Por ejemplo, el comportamiento de compra de los clientes de un supermercado puede analizarse para identificar grupos similares de compradores que adquieren productos parecidos.

El clustering puede utilizarse en diversas aplicaciones, como la segmentación de mercados, la identificación de patrones en la investigación biológica o la detección de anomalías en ciberseguridad.

Algoritmos de agrupación

Algoritmo k-Means

El algoritmo k-means es uno de los algoritmos de agrupación más utilizados. Divide los datos en k grupos o clusters, donde k es el número de clusters dado. El algoritmo comienza con k centros seleccionados al azar y asigna el centro más cercano a cada punto de datos. A continuación, se vuelven a calcular los centros y se reasignan los puntos de datos. Este proceso se repite hasta que las asignaciones son estables.

Agrupación jerárquica 

El Clustering Jerárquico es el proceso de agrupar gradualmente puntos de datos para crear una jerarquía de clusters. Existen dos tipos de Clustering Jerárquico: aglomerativo y divisivo. En el clustering aglomerativo, cada punto de datos comienza como un cluster separado. Estos clusters se combinan gradualmente para formar clusters más grandes. En cambio, en el clustering divisivo, el algoritmo parte de un cluster grande y lo divide en clusters más pequeños.

DBSCAN

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) es un método de clustering basado en la densidad en el que el algoritmo intenta encontrar clusters de regiones densamente pobladas. Los puntos de datos en zonas densamente pobladas se consideran parte del mismo clúster, mientras que los puntos de datos en zonas poco pobladas se consideran valores atípicos o ruido.

Desplazamiento medio 

Mean Shift pretende identificar posibles centros de conglomerados en un conjunto de datos estimando la densidad de los datos y desplazando iterativamente los anchos de banda hacia la mayor densidad hasta alcanzar un punto de convergencia estable. A continuación, los puntos de datos de cada ancho de banda se asignan a un conglomerado. El desplazamiento de la media es especialmente útil para identificar conglomerados en conjuntos de datos con formas y tamaños diferentes y en los que la densidad de los puntos de datos no está distribuida homogéneamente.

¿Qué es el análisis de asociación?

La asociación en el aprendizaje no supervisado se refiere a la Descubrir patrones y relaciones comunes entre los distintos atributos de un conjunto de datos. La atención se centra en qué atributos o características del conjunto de datos aparecen juntos con frecuencia y cuáles no. El objetivo es identificar reglas o asociaciones que indiquen qué combinaciones de características o atributos se dan con más frecuencia.

Un ejemplo habitual de análisis de asociación es el análisis del comportamiento de compra en un supermercado. El objetivo es averiguar qué productos suelen comprarse juntos, por ejemplo para hacer recomendaciones a los clientes sobre futuras compras. Al identificar patrones y asociaciones, la empresa también puede optimizar la colocación de los productos en la tienda o dirigir la publicidad a productos específicos.

Algoritmos de asociación

Algoritmo Apriori

El algoritmo Apriori se utiliza principalmente en la investigación de mercados y el comercio electrónico. Identifica combinaciones de atributos que se dan con frecuencia y puede modificarse de varias formas para satisfacer diferentes requisitos de análisis de asociación.

El algoritmo funciona en dos pasos. En la primera, se analizan todos los elementos individuales del conjunto de datos y se determina la frecuencia de cada uno de ellos. En el segundo paso, se analizan las combinaciones de elementos (itemsets) para determinar la frecuencia de las combinaciones. El algoritmo utiliza un umbral de soporte para identificar los itemsets frecuentes que están por encima del umbral. 

Eclat

Eclat (Equivalence Class Clustering and bottom-up Lattice Traversal) es similar al algoritmo Apriori y utiliza un umbral de soporte para identificar los itemsets frecuentes. Sin embargo, a diferencia del algoritmo Apriori, Eclat no utiliza la generación de candidatos. En su lugar, utiliza una técnica de clases de equivalencia para determinar la frecuencia de los itemsets. Eclat se utiliza a menudo en la investigación de mercados y el comercio minorista para identificar correlaciones entre distintos productos o servicios.

Algoritmo FP-Growth

El algoritmo FP-Growth es otro algoritmo utilizado con frecuencia para el análisis de asociación. Sin embargo, a diferencia del algoritmo Apriori, no utiliza los principios de Apriori ni la generación de candidatos. En su lugar, el algoritmo crea un árbol (árbol FP) a partir de los itemsets del conjunto de datos. El árbol se utiliza para identificar todos los itemsets frecuentes del conjunto de datos. El algoritmo FP-Growth es rápido y eficaz porque sólo recorre el conjunto de datos una vez y utiliza el árbol FP para identificar los conjuntos frecuentes.

¿Qué es la reducción de la dimensionalidad?

Con la reducción de la dimensionalidad, el número de Reducción de las características de los datos conservando la información más importante. Se trata de un paso importante en el análisis de datos, especialmente cuando se procesan grandes conjuntos de datos con un elevado número de características, lo que se conoce como "alta dimensionalidad".

El objetivo de la reducción de la dimensionalidad es transformar el conjunto de datos a una dimensión inferior conservando la información importante. Esto puede ayudar a simplificar el conjunto de datos, reducir el tiempo de cálculo, reducir los requisitos de memoria y mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático.

Por ejemplo, la reducción de la dimensionalidad en un conjunto de datos de clientes de un supermercado ayuda a reducir la variedad de características, como la edad, el sexo, los ingresos y los gastos. Esto ayuda a identificar las características más importantes y a explicar mejor la variación de los datos. Una vez extraídos los componentes principales, los clientes pueden visualizarse en un espacio bidimensional. Los clientes similares se sitúan cerca unos de otros, lo que puede indicar patrones y agrupaciones. Esto permite identificar segmentos de clientes y desarrollar estrategias de marketing u ofertas específicas. 

Algoritmos de reducción de la dimensionalidad

Existen varios métodos de reducción de la dimensionalidad que pueden dividirse en dos categorías: los Selección de características y el Extracción de características. La selección de características consiste en seleccionar las características o atributos más importantes del conjunto de datos y descartar el resto. La extracción de características, por su parte, tiene por objeto generar nuevas características mediante una transformación lineal o no lineal del espacio de características original.

Análisis de componentes principales (ACP)

El análisis de componentes principales pertenece a la extracción de características y suele utilizarse para analizar y visualizar datos. El objetivo del ACP es reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos creando un nuevo conjunto de variables (denominadas componentes principales) que expliquen lo mejor posible la variación de los datos. Esto implica aplicar transformaciones lineales a los datos para encontrar una nueva base de sistema de coordenadas en la que la mayor varianza se encuentre en el primer componente principal, seguida de la segunda mayor varianza en el segundo componente principal, y así sucesivamente. El ACP puede ayudar a eliminar la información redundante de los datos, reducir las variables ruidosas y simplificar la estructura de los datos.

Análisis discriminante lineal (LDA)

El análisis discriminante lineal es un ejemplo de selección de características y se utiliza para clasificaciones. El objetivo del LDA es encontrar una combinación lineal de características que separe las clases minimizando la variación dentro de las clases. A diferencia del ACP, el ACD pretende proyectar los datos en un espacio de baja dimensión en el que las clases sean fácilmente distinguibles. LDA tiene en cuenta la pertenencia a una clase de los puntos de datos y optimiza la proyección para separar las clases lo mejor posible. Por tanto, el LDA puede utilizarse para seleccionar características o para crear otras nuevas que mejoren el rendimiento de la clasificación.

Incrustación estocástica de vecinos distribuida (t-SNE)

t-SNE puede utilizarse tanto para la extracción como para la selección de características. Se trata de un método no lineal para visualizar datos de alta dimensión en un espacio de baja dimensión. t-SNE es especialmente adecuado para captar relaciones y patrones complejos en los datos. Para ello, utiliza una distribución de probabilidad para calcular la similitud entre los puntos de datos en las dimensiones originales y en el espacio de baja dimensión. Las similitudes se modelan de tal forma que los puntos que están próximos entre sí en las dimensiones originales también lo están en la representación de baja dimensión. t-SNE puede ayudar a identificar conglomerados o agrupaciones en los datos y a visualizar estructuras de datos complejas.

Recomendación, agrupación, regresión, análisis de texto, detección de anomalías, etc:
El aprendizaje automático puede utilizarse hoy en día para una amplia gama de problemas y es más rápido y preciso que nunca. Pero, ¿qué pasa con los algoritmos que hay detrás?

Los 10 mejores algoritmos de ML para principiantes

Otros ejemplos de algoritmos

Los algoritmos de aprendizaje no supervisado también pueden utilizarse para otras tareas, como la detección de anomalías o la generación de datos. En este caso, el algoritmo aprende lo que es normal y puede así detectar sucesos inusuales o anómalos o generar nuevos datos similares a los existentes.

En general, el resultado del aprendizaje no supervisado es menos preciso que el del supervisado porque el algoritmo examina los datos sin conocimiento previo de su estructura. No obstante, puede ser útil para obtener nuevos conocimientos sobre conjuntos de datos o para identificar relaciones complejas en grandes conjuntos de datos.

Detección de anomalías

Los algoritmos de detección de anomalías intentan identificar puntos de datos inusuales o anormales en un conjunto de datos. Son especialmente adecuados para Detección de fraudesdonde 

detectar y prevenir actividades o transacciones fraudulentas en un sistema. Entre los algoritmos más comunes figuran: 

• Bosque aislado
• Factor atípico local (LOF)
• SVM de una clase

Modelos generativos

Los modelos generativos se utilizan para generar nuevos datos similares al conjunto de datos subyacente. Algunos ejemplos son:

• Redes generativas adversariales (GAN)
• Autocodificadores variacionales (VAE)

Aprendizaje no supervisado basado en redes neuronales: 

El aprendizaje no supervisado basado en redes neuronales utiliza redes neuronales para detectar y extraer automáticamente características de un conjunto de datos. De uso común:

• Mapas autoorganizativos (SOM)
• Máquinas de Boltzmann restringidas (RBM)

Procesamiento del lenguaje natural

Los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural se utilizan específicamente para procesar datos de texto y pueden, por ejemplo, identificar temas en los textos o calcular similitudes semánticas entre palabras. Los algoritmos más comunes son:

• Asignación latente de Dirichlet (LDA)
• Word2Vec

El lenguaje natural y hablado de los humanos es la forma más directa y sencilla de comunicarse. Descubra cómo las máquinas y los algoritmos utilizan la PNL de forma innovadora:

Procesamiento del lenguaje natural (PLN): lenguaje natural para máquinas

Aprendizaje no supervisado frente a aprendizaje supervisado

En La diferencia esencial entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado radica en el Datos de formación. En el aprendizaje supervisado, se dispone de un conjunto de datos de entrenamiento con respuestas etiquetadas (por ejemplo, clasificaciones), mientras que en el aprendizaje no supervisado no se dan respuestas etiquetadas y el propio sistema debe reconocer patrones y correlaciones en los datos.

En El objetivo de ambos modelos también es completamente diferente. El aprendizaje supervisado pretende ser un Modelo capaz de clasificar o predecir correctamente datos nuevos sin etiquetar. En cambio, el objetivo del aprendizaje no supervisado es reconocer y comprender estructuras o patrones ocultos en los datos.

Otra diferencia importante es que el aprendizaje supervisado tiende a utilizarse para tareas estrechamente definidas y especializadas como Reconocimiento de imágenesEl uso del aprendizaje no supervisado es más habitual en tareas como la agrupación, la detección de anomalías y la reducción de la dimensionalidad.

A pesar de estas diferencias, existen también puntos en común entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado. Ambas técnicas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones y relaciones en los datos y hacer predicciones. Ambas técnicas pueden utilizarse en muchas áreas de aplicación diferentes para generar conocimientos y beneficios. Por último, ambas técnicas pueden utilizarse conjuntamente en enfoques híbridos, como por ejemplo Aprendizaje semisupervisadopara obtener resultados aún mejores.

Para obtener más información sobre el aprendizaje automático supervisado, lea nuestro artículo básico para principiantes y expertos:

Aprendizaje supervisado: explicado de forma compacta

¿Cuáles son las ventajas del aprendizaje no supervisado?

• No se requieren datos etiquetadosAprendizaje supervisado: a diferencia del aprendizaje supervisado, no se necesitan datos de entrenamiento etiquetados. Esto puede ser muy útil cuando es difícil o caro obtener datos etiquetados.
• Detección de patrones ocultosEl aprendizaje no supervisado puede detectar patrones y estructuras ocultas en los datos que no son evidentes a primera vista. Esto puede ayudar a obtener nuevos conocimientos y perspectivas que de otro modo no se habrían descubierto.
• Detección de anomalíasEl aprendizaje no supervisado puede detectar anomalías o valores atípicos en los datos que pueden indicar problemas o desviaciones. Esto puede ser útil en muchas aplicaciones, como la detección de fraudes, la seguridad o la vigilancia de la salud.
• FlexibilidadEl aprendizaje no supervisado es flexible y puede aplicarse de muchas formas distintas. Esto lo convierte en una herramienta versátil para el análisis de datos y el aprendizaje automático.
• EscalabilidadEl aprendizaje no supervisado puede aplicarse a grandes conjuntos de datos y suele ser escalable, lo que significa que puede utilizarse para problemas complejos y grandes conjuntos de datos.

En general, el aprendizaje no supervisado proporciona una forma eficaz de analizar datos e identificar patrones que pueden ayudar a resolver problemas complejos.

¿Cuáles son las desventajas del aprendizaje no supervisado?

Aunque el aprendizaje no supervisado ofrece muchas ventajas, también hay algunas desventajas que deben tenerse en cuenta:

• Dificultad en la evaluaciónComo en el aprendizaje no supervisado no hay variables objetivo, es más difícil evaluar el funcionamiento del algoritmo. No hay una forma clara de evaluar las predicciones del modelo, lo que hace que los resultados sean más difíciles de interpretar y validar.
• Interpretación errónea de los resultadosEs posible que el modelo detecte o interprete patrones incorrectos que carecen de significado. Si estos patrones se utilizan después como base para tomar decisiones, pueden ser inexactos o engañosos.
• SobreajusteLos modelos de aprendizaje no supervisado pueden Sobreajuste especialmente si el número de características de los datos es elevado. Así, el modelo puede detectar patrones que sólo están presentes en los datos de entrenamiento y no pueden generalizarse.
• Requiere conocimientos especializadosLos modelos de aprendizaje no supervisado suelen requerir cierto conocimiento experto para configurarse e interpretarse correctamente.

Es importante tener en cuenta estos inconvenientes a la hora de utilizar técnicas de aprendizaje no supervisado y tomar las medidas adecuadas para validar e interpretar los resultados.

Conclusión: ¿Por qué se utiliza el aprendizaje automático no supervisado? 

El aprendizaje automático no supervisado es una herramienta importante que permite a las empresas obtener información valiosa de sus datos. Mediante técnicas como la agrupación, la reducción de la dimensionalidad y el análisis de asociación, el aprendizaje no supervisado puede descubrir patrones, estructuras y relaciones ocultas en los datos. Esto permite comprender el comportamiento de los clientes, detectar fraudes, identificar segmentos de productos y mucho más. El aprendizaje no supervisado tiene sus ventajas en términos de flexibilidad en el análisis de datos y capacidad para descubrir nuevas perspectivas. Sin embargo, es importante comprender las limitaciones y los retos del aprendizaje no supervisado y seleccionar los algoritmos y técnicas adecuados para casos de uso específicos. Combinando el aprendizaje no supervisado con otros métodos de aprendizaje automático, las empresas pueden ampliar sus conocimientos y tomar decisiones informadas para aumentar su éxito empresarial.