Facultad: Ingeniería
Maestría: Maestría en Sistemas de información, mención data science
Materia: Aprendizaje Automático
Aprendizaje NO Supervisado – Algoritmos de Agrupación y Asociación
Es aquél que no requiere de algún etiquetado previo de las instancias
Busca formas de relacionar y agrupar puntos de datos sin el uso de una variable objetivo para predecir. En otras palabras, evalúa los datos en términos de rasgos y usa esos rasgos para formar grupos de elementos que son similares entre sí y distintos al resto.
Características
- Se usa para encontrar información útil a partir de los datos.
- Es muy similar a como un humano aprende a pensar de sus propias experiencias, lo que lo acerca más a la IA real.
- Funciona con datos sin etiquetar ni categorizar, de ahí su importancia.
- En el mundo real, no siempre tenemos datos de entrada con sus correspondientes salidas.
Código iFrame
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