Aprendizaje no supervisado: Definición, beneficios y ejemplos

La inteligencia artificial puede funcionar y utilizar muchas estrategias, entre ellas el aprendizaje no supervisado. El aprendizaje no supervisado puede ayudar a los humanos a detectar patrones ocultos o únicos dentro y entre muchos puntos de datos variados. Si quiere incorporar técnicas de aprendizaje no supervisado en su organización, es importante que primero entienda sus beneficios, tipos y usos. En este artículo, analizamos qué es el aprendizaje no supervisado, por qué es importante y cuáles son los principales tipos de aprendizaje no supervisado.

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático. El aprendizaje automático se refiere a un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), donde la IA puede enseñarse a sí misma a ser más inteligente con el tiempo.

Con el aprendizaje no supervisado, los profesionales primero proporcionan a la IA conjuntos de datos que ya existen. A continuación, la IA analiza los patrones de estos conjuntos de datos. Basándose en los patrones que detecta, la IA crea reglas que le ayudan a dar sentido y categorizar los datos. A medida que la IA recibe más datos, su análisis y sus reglas son cada vez más sólidos y precisos. Cuando la IA utiliza el aprendizaje no supervisado, un profesional da a la IA la entrada de datos inicial y la IA debe entonces determinar el resultado por sí misma.

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¿Por qué es importante el aprendizaje no supervisado?

El aprendizaje no supervisado es importante por varias razones:

  • Descubrir patrones dentro de los datos no etiquetados Los datos no etiquetados, o los que no tienen características o propiedades identificativas, pueden ser difíciles de entender para los humanos. Sin embargo, la IA puede evaluar los datos y detectar patrones que podrían ser demasiado sutiles o complejos para que los humanos los detecten por sí mismos.

  • Encontrar y construir reglas para conjuntos de datos actuales o futuros. Basándose en los patrones que observa, la IA puede crear reglas sobre los datos. A medida que la IA recibe más datos, puede aplicar esas mismas reglas a los nuevos datos o incluso mejorar sus reglas existentes basándose en los nuevos datos.

  • Entender y categorizar los datos. Con tantos datos disponibles hoy en día, a veces puede ser un reto para los humanos extraer conclusiones valiosas de los datos. Con el aprendizaje no supervisado, la IA puede pensar en categorías únicas para los datos que podrían ayudar a los profesionales a aplicar los hallazgos de los datos de forma útil.

  • Cómo determinar los enfoques únicos. Cuando una IA se enseña a sí misma a través del aprendizaje no supervisado, puede pensar en ideas o soluciones radicalmente originales. Por ejemplo, la IA que aprende a jugar a un juego humano mediante el aprendizaje no supervisado a menudo crea estrategias para ese juego que no se han pensado ni utilizado nunca los jugadores humanos.

1. ¿Cuáles son algunos de los enfoques de aprendizaje no supervisado más comunes?

Tres de los tipos más comunes de aprendizaje no supervisado son:

Agrupar

La agrupación es un tipo de aprendizaje no supervisado. La IA programada con algoritmos de clustering clasifica los puntos de datos en varios grupos en función de sus puntos comunes o sus diferencias. Algunos algoritmos de clustering sólo clasifican cada punto de datos en un grupo, mientras que otros pueden clasificar el mismo punto de datos como perteneciente a dos o más grupos superpuestos.

Regla de asociación

La regla de asociación hace hincapié en descubrir las conexiones entre los puntos de datos. La IA entrenada en reglas de asociación puede encontrar relaciones entre puntos de datos dentro de un grupo o relaciones entre varios conjuntos de datos. Por ejemplo, este tipo de aprendizaje no supervisado podría tratar de determinar si una variable o tipo de datos influye o causa directamente otra variable.

Reducción de la dimensionalidad

A veces, las organizaciones tienen tantos datos que resulta difícil entender, categorizar o encontrar relaciones entre los puntos de datos. Esto se conoce a veces como big data. La reducción de la dimensionalidad es un tipo de aprendizaje no supervisado diseñado específicamente como táctica para gestionar y dar sentido a los big data.

La IA entrenada en la reducción de la dimensionalidad se especializa en disminuir el número de puntos de datos, o entradas, en una cantidad que sea más fácil de manejar. Al mismo tiempo, la IA debe abordar la reducción de la dimensionalidad de forma estratégica para preservar la integridad de los datos, por ejemplo, manteniendo los puntos de datos dentro del mismo rango numérico.

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Detección de anomalías

La detección de anomalías es un tipo de aprendizaje no supervisado entrenado para buscar valores atípicos dentro de sus conjuntos de datos. Los valores atípicos son puntos de datos que parecen desviarse de forma inusual del resto del conjunto de datos. La detección de anomalías puede ser muy útil, por ejemplo, para detectar fraudes financieros o de otro tipo.

Ventajas del aprendizaje no supervisado

Estas son algunas de las principales ventajas del aprendizaje no supervisado:

  • Diferentes tipos de comprensión que los humanos poseen: La inteligencia humana y la inteligencia artificial funcionan de forma fundamentalmente diferente. Es mucho más fácil para la IA evaluar rápidamente y obtener información útil de conjuntos de datos sin procesar que para una persona.
  • Capacidad para encontrar patrones ocultos: Con el aprendizaje no supervisado, la IA puede utilizar una variedad de algoritmos para descubrir los puntos comunes, las diferencias o las relaciones entre varios puntos y conjuntos de datos.
  • Perspectivas que permiten a las organizaciones idear nuevas estrategias: Las empresas pueden utilizar el conocimiento único que proporciona la IA entrenada en el aprendizaje no supervisado para tomar nuevas decisiones empresariales. Por ejemplo, un equipo de publicidad podría cambiar su enfoque a la hora de llegar a los clientes basándose en el análisis de la IA de los estudios de mercado.

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Inconvenientes del aprendizaje no supervisado

Aunque el aprendizaje no supervisado puede ofrecer muchas ventajas, hay algunos contras en el uso del aprendizaje no supervisado. Estos son algunos de los posibles inconvenientes del aprendizaje no supervisado:

  • Mayor complejidad que el aprendizaje supervisado: Con el aprendizaje supervisado, otra técnica de aprendizaje automático, los profesionales dan a la IA tanto los conjuntos de datos como sus categorías o las relaciones entre los puntos de datos. Como el aprendizaje no supervisado no implica que los humanos enseñen a la IA las reglas relacionadas con los conjuntos de datos, puede ser más difícil de llevar a cabo con éxito.
  • Mayor coste que otros métodos de IA: El aprendizaje no supervisado puede costar a las organizaciones más que otras estrategias de IA, como el aprendizaje supervisado, porque la IA puede tardar más en desarrollar reglas o en extraer información de los datos. También puede resultar más costoso si una empresa necesita contratar a un experto para revisar la precisión de los algoritmos, reglas o conclusiones de la IA.
  • Dificultad para determinar el valor de sus resultados: Dado que las organizaciones utilizan el aprendizaje no supervisado para descubrir patrones en sus datos, es posible que la organización no sepa de inmediato si las conclusiones de la IA son precisas o útiles.

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Ejemplos de aprendizaje no supervisado:

Estos son algunos ejemplos de software de aprendizaje no supervisado:

Recomendaciones personalizadas

Muchas de las recomendaciones personalizadas que recibe en línea se basan en estrategias de aprendizaje no supervisado. Estas recomendaciones personalizadas funcionan mediante la recopilación de datos sobre sus hábitos de navegación, compra y visualización. La IA intenta entonces determinar patrones en tus comportamientos. Es probable que la IA utilice los datos y las reglas que ha recopilado de otros usuarios para tomar estas decisiones. Basándose en los patrones que detecta, te ofrece sugerencias de contenidos que cree que puedes encontrar interesantes.

Por ejemplo, si utiliza regularmente un servicio de streaming que ofrece varias películas y programas de televisión. Una IA entrenada en el aprendizaje no supervisado recopila datos sobre las películas y los programas de televisión que ves, los trailers y los que añades a tu cola. A continuación, detecta patrones basados en estos datos, como por ejemplo si te gustan las películas de terror o las series con protagonistas femeninas. La IA le ofrece entonces recomendaciones personalizadas basadas en los patrones que ha detectado entre sus preferencias de visionado. Para hacer estas recomendaciones, es probable que también tenga en cuenta los datos de los usuarios que tienen puntos en común con tus preferencias.

Ciberseguridad

Algunos programas avanzados de ciberseguridad utilizan técnicas de aprendizaje no supervisado. La mayoría de los programas de ciberseguridad tradicionales se centran en detectar las amenazas existentes en una red y, a continuación, erradicar esas amenazas del sistema informático. Sin embargo, los programas de ciberseguridad formados en el aprendizaje no supervisado también hacen hincapié en la evaluación de las condiciones que conducen o caracterizan el ciberataque. Estas condiciones pueden incluir el punto de entrada inicial del hacker en la red o el siguiente movimiento más probable del hacker. En otras palabras, un software de ciberseguridad entrenado en el aprendizaje no supervisado puede determinar no sólo el qué y el dónde de un ciberataque, sino también el cómo y el porqué.

Por ejemplo, algunas empresas utilizan técnicas de ciberseguridad de aprendizaje no supervisado para analizar las estadísticas de tráfico de su red. Las estadísticas de tráfico de red contienen información como quién accede a la red de su empresa y cómo. Un programa de ciberseguridad con capacidades de aprendizaje no supervisado puede detectar desviaciones en los patrones de tráfico de la red que podrían indicar la presencia de un hacker. Otro ejemplo: los sistemas de correo electrónico pueden beneficiarse del uso de estrategias de aprendizaje no supervisado para detectar el malware. Mediante la agrupación, un sistema de correo electrónico puede clasificar ciertos enlaces o archivos adjuntos como sospechosos y animar a los empleados a no abrirlos.

Segmentación de clientes

Muchos departamentos de marketing o empresas utilizan IA entrenada en aprendizaje no supervisado para su segmentación de clientes. La segmentación de clientes se refiere a cuando una empresa categoriza toda su base de clientes en diferentes subgrupos. La empresa puede basar los subgrupos en patrones de comportamiento comunes, rasgos de personalidad u otros factores que hacen que los clientes sean similares entre sí. Los departamentos de marketing o las empresas utilizan la segmentación de clientes para poder personalizar sus estrategias publicitarias para los distintos segmentos de clientes. Otros departamentos, como el de desarrollo de productos o servicios, también pueden utilizar la segmentación de clientes para averiguar qué tipos de artículos o servicios desea cada uno de sus segmentos de clientes.

Una IA que utiliza el aprendizaje no supervisado puede recibir los datos brutos sobre toda la base de consumidores de una empresa, evaluar esos datos en busca de puntos comunes y crear las segmentaciones específicas de clientes más útiles para esa empresa. Por ejemplo, supongamos que una empresa que vende productos sanitarios quiere realizar una segmentación de clientes. Le dan a su IA muchos datos sobre toda su base de clientes, como su sexo o si compran por temporadas. La IA puede entonces categorizar la base de clientes en varios segmentos que comparten puntos en común y ofrecer a la empresa ideas sobre qué estrategias de marketing o productos sanitarios podría querer más cada segmento.

Aplicaciones con reconocimiento de voz

Muchas aplicaciones o programas de software que utilizan el reconocimiento de voz se basan en técnicas de aprendizaje no supervisado. Los profesionales de la informática entrenan las aplicaciones de reconocimiento del habla para que entiendan los sonidos, las palabras y las frases humanas básicas. Cuando descargas o instalas la aplicación, ésta empieza a aprender los sonidos, entonaciones y pronunciaciones específicas que utilizas cuando emites comandos de software. Con el tiempo, el software de reconocimiento de voz mejora su capacidad para reconocer tu voz única.

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