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| Unsupervised Learning | Aprendizaje sin supervisión |
Lectura sugerida:
- https://en.wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning
- https://stackoverflow.com/a/1854449/6873133
- http://mlg.eng.cam.ac.uk/zoubin/papers/ul.pdf
Proyecto de artículo:
¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
El aprendizaje no supervisado nos permite abordar los problemas con poca o ninguna idea de cómo deberían ser nuestros resultados. Podemos derivar la estructura de datos donde no necesariamente sabemos el efecto de las variables.
Tipos de
Agrupación en clúster: se utiliza para el análisis exploratorio de datos para encontrar patrones ocultos o agrupación en datos. Tome una colección de 1,000,000 de genes diferentes, y encuentre una manera de agrupar automáticamente estos genes en grupos que de alguna manera sean similares o estén relacionados por diferentes variables, como la duración de la vida, la ubicación, los roles, etc.
Los enfoques para el aprendizaje no supervisado incluyen:
agrupamiento k-significa. modelos de mezcla. Clustering jerárquico, detección de anomalías. Redes neuronales. Aprendizaje Hebbiano. Redes adversas generativas. Enfoques para aprender modelos de variables latentes como. Algoritmo de expectativa-maximización (EM) Método de los momentos.
Algunos ejemplos más: Supongamos que tiene datos para un sitio de comercio electrónico. Tiene una lista de personas y cosas que ordenaron en línea la semana pasada. Ahora puede usar los algoritmos de agrupación en clústeres y encontrar el patrón en los datos, predecir la tendencia de compra y formular la estrategia comercial según la tendencia.