Cuando un modelo aprende patrones y comparte la información, requiere datos precisos para ayudar a la máquina a aprender esos patrones. De esto se trata el aprendizaje de la máquina. Con varias técnicas y métodos, se entrena a la máquina para que pueda realizar tareas utilizando la inteligencia artificial. Esta técnica es una forma popular de aprendizaje de la máquina, pero hay varios defectos.
Nos enfrentamos a varios retos en los modelos de entrenamiento que utilizan este método. Para empezar, el etiquetado de los datos te molestará más; no puedes encontrar datos etiquetados con precisión para alimentar el modelo. Además, los datos cuestan mucho, y a veces, no funcionan como se desea. Se está trabajando en otra técnica que aún debe ganar popularidad, por lo que puede esperar ver esta tecnología en futuros avances.
La técnica es el aprendizaje sin supervisión. Esta técnica de aprendizaje no incluye datos con etiquetas o patrones. En su lugar, proporciona al modelo datos en bruto limitados. El algoritmo de la máquina procesará los datos, y el resultado será un nuevo patrón y etiquetas. En este artículo, aprenderemos a fondo sobre el aprendizaje no supervisado.


Qué es el aprendizaje no supervisado


En este método o técnica, no es necesario supervisar o compartir los datos etiquetados con el modelo. En su lugar, el algoritmo del modelo comprenderá automáticamente y comenzará a aprender de los datos sin guía. El modelo utilizará los datos no etiquetados para identificar nuevos patrones e información debido al diseño de su algoritmo. Con este método, podemos encontrar información nueva y no identificada previamente.
Este tipo de comportamiento de aprendizaje es similar al de los humanos. Imagina cómo analizamos y observamos el entorno para recoger los datos y entender y reconocer las cosas. De manera similar, las máquinas con algoritmo de aprendizaje no supervisado descubren patrones para encontrar resultados útiles. Por ejemplo, el sistema puede identificar la diferencia entre los gatos y los perros entendiendo tanto los rasgos como las características de los animales.


Cómo funciona el algoritmo de aprendizaje no supervisado


Los algoritmos no supervisados funcionan sin ningún entrenamiento adecuado. Funciona tan pronto como recibe los datos. El algoritmo toma sus propias decisiones y encuentra maneras de clasificar las variables y comprobar si encajan. Otro beneficio de este método es que no tiene que proporcionar datos etiquetados. El sistema explorará los datos y definirá las reglas en consecuencia. Hay un proceso definido de trabajo para la salida en un algoritmo de aprendizaje no supervisado. Aquí están algunos de los pasos en los que funciona este algoritmo:

Este algoritmo explorará la estructura de los datos y definirá su propio patrón.

Extraerá conocimientos útiles que pueden ser usados para analizar la salida.

Ayuda a que el proceso de toma de decisiones sea aún más productivo.
En palabras simples, este algoritmo describe la información e identifica las categorías para que puedas entender fácilmente los datos de las percepciones. Hay dos técnicas principales para aplicar la técnica de aprendizaje no supervisado

Agrupación

Reducción de la dimensionalidad


Redes neuronales no supervisadas

Estas redes neuronales están entrenadas en los datos etiquetados para que puedan identificar la regresión y la clasificación. Este aprendizaje de máquina es un aprendizaje de máquina supervisado. Estas redes neuronales también se entrenan directamente en los datos no etiquetados a través de esquemas no supervisados.


Técnicas de aprendizaje no supervisado

1.Agrupación

La agrupación es una de las técnicas de algoritmos importantes y populares para el aprendizaje no supervisado. Este algoritmo encuentra el patrón y categoriza la recolección de los datos. En este método, puede procesar los datos e identificar los grupos a partir de esos datos. En este tipo de aprendizaje no supervisado, también puede definir cuántos grupos desea encontrar. La agrupación se divide además en diferentes grupos:

Exclusivo
En este método de agrupación de datos, sólo se pueden clasificar los datos de manera que un único dato sólo puede pertenecer a un grupo. El ejemplo de este método incluye K-means

Aglomerado
En un algoritmo aglomerado, cada dato es un cúmulo. La relación entre los dos cúmulos disminuirá el número de cúmulos en la salida. Un ejemplo de este aprendizaje no supervisado es la agrupación jerárquica.

Superposición
El algoritmo de superposición incluirá cada dato en datos de múltiples cúmulos. Esto significa que cada dato se incluirá en más de un cúmulo, dependiendo de los valores de pertenencia, por ejemplo, Fuzzy C-Means.

Probabilístico
En este método, los datos se distribuyen en el grupo en función de los factores que incluyen. Por ejemplo, en los zapatos de hombre, zapatos de mujer, guantes de hombre, guantes de mujer, el algoritmo hará dos grupos, guantes y zapatos.

2.Reducción de la dimensionalidad

La clasificación y los problemas de aprendizaje de la máquina se resuelven a través de estos métodos dependiendo de muchos factores. Estos factores se llaman características y son las variables de los datos. Cuantas más características proporcione el algoritmo, más difícil será entender los conjuntos de entrenamiento. Estas características a veces son redundantes y están correlacionadas. Es entonces cuando necesitas ayuda del algoritmo de reducción de dimensionalidad. Este algoritmo no supervisado reducirá las variables aleatorias y obtendrá un principio para estas variables. El algoritmo lo divide en diferentes características y extracción de selección.

Conclusión

Un algoritmo de aprendizaje no supervisado es el entrenamiento de una máquina a través de datos no identificados y no clasificados. A partir de estos datos, el algoritmo calcula los patrones y similitudes y crea varios grupos. Este algoritmo es diferente del algoritmo supervisado de manera que no requiere ninguna supervisión para el aprendizaje. Por ejemplo, si se proporcionan al modelo algunas imágenes de gatos y perros, se categorizarán las características de esas imágenes y se harán grupos de gatos y perros dependiendo de las similitudes y diferencias.