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El agrupamiento es una técnica de aprendizaje automático no supervisado que agrupa puntos de datos similares, permitiendo el análisis exploratorio de datos sin necesidad de datos etiquetados. Descubre los tipos, aplicaciones y cómo los modelos de embedding mejoran el agrupamiento.
El Agrupamiento K-Means es un popular algoritmo de aprendizaje automático no supervisado para dividir conjuntos de datos en un número predefinido de grupos distintos y no superpuestos, minimizando la suma de las distancias cuadradas entre los puntos de datos y los centroides de sus respectivos grupos.
El Aprendizaje Automático (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas aprender de los datos, identificar patrones, hacer predicciones y mejorar la toma de decisiones con el tiempo sin programación explícita.
El aprendizaje no supervisado es una rama del aprendizaje automático enfocada en encontrar patrones, estructuras y relaciones en datos no etiquetados, permitiendo tareas como la agrupación, la reducción de dimensionalidad y el aprendizaje de reglas de asociación para aplicaciones como la segmentación de clientes, la detección de anomalías y los motores de recomendación.
El aprendizaje no supervisado es una técnica de aprendizaje automático que entrena algoritmos con datos no etiquetados para descubrir patrones, estructuras y relaciones ocultas. Los métodos comunes incluyen el agrupamiento, la asociación y la reducción de dimensionalidad, con aplicaciones en segmentación de clientes, detección de anomalías y análisis de canastas de mercado.
El aprendizaje semisupervisado (SSL) es una técnica de aprendizaje automático que aprovecha tanto datos etiquetados como no etiquetados para entrenar modelos, lo que lo hace ideal cuando etiquetar todos los datos es poco práctico o costoso. Combina las fortalezas del aprendizaje supervisado y no supervisado para mejorar la precisión y la generalización.
