Contenido

Objetivo

Conocer la diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado para abordar el estudio de sus técnicas, así como comprender el concepto de agrupamiento (clustering) y sus elementos para aplicarlo a problemas.

Descripción

La importancia del aprendizaje no supervisado ha aumentado debido a que los dispositivos han mejorado su tecnología de almacenamiento, por lo que esto impacta el presente con aplicaciones como la visualización de información, la reducción de dimensionalidad, el hallazgo de reglas de asociación y la detección de anomalías. Por ende, representa una tecnología de valor, ya que permite descubrir propiedades y patrones implícitos que pueden ser útiles para categorizar conjuntos de datos desconocidos.

Explicación

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Introducción al aprendizaje no supervisado

Recursos adicionales

Los siguientes enlaces son externos a la Universidad Tecmilenio, al acceder a ellos considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.

Revisa la siguiente lectura:

Para conocer más sobre los fundamentos matemáticos para el aprendizaje automático, te recomendamos leer:

Wilson, A. (2020). A Brief Introduction to Unsupervised Learning. Recuperado de https://towardsdatascience.com/a-brief-introduction-to-unsupervised-learning-20db46445283

Actividad

Objetivo

Comprender por qué la técnica de agrupamiento pertenece al aprendizaje no supervisado.

Instrucciones

La agrupación en clústeres suele utilizarse como una técnica de apoyo para tareas de aprendizaje supervisado, tal y como la clasificación. Por ejemplo, si una empresa desea clasificar nuevos usuarios en diferentes categorías, la técnica de clustering (agrupamiento) permitiría agrupar a cada usuario en un clúster, el cual representaría una categoría, por lo que después se podría construir un clasificador de nuevos usuarios por categoría.

Considerando lo anterior:

  • Investiga sobre dos aplicaciones actuales que apliquen la técnica de clustering de forma parecida.
  • Identifica qué elementos (de los vistos durante el tema) están implementados.
  • Revisa el segundo subtema y explica si en tales aplicaciones es posible establecer un criterio de selección para determinar el número de clústeres.
Checklist

Asegúrate de:

  • Investiga sobre dos aplicaciones que aplican clustering.
  • Identifica los elementos del algoritmo.
  • Explica la posibilidad de determinar un número de clústeres.