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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.
La extracción de características transforma datos en bruto en un conjunto reducido de características informativas, mejorando el aprendizaje automático al simplificar los datos, mejorar el rendimiento del modelo y reducir los costos computacionales. Descubre técnicas, aplicaciones, herramientas y perspectivas científicas en esta guía integral.
Explora cómo la Ingeniería y Extracción de Características mejoran el rendimiento de los modelos de IA al transformar datos en bruto en información valiosa. Descubre técnicas clave como la creación de características, transformaciones, PCA y autoencoders para mejorar la precisión y eficiencia en modelos de ML.
La reducción de dimensionalidad es una técnica fundamental en el procesamiento de datos y el aprendizaje automático, que reduce el número de variables de entrada en un conjunto de datos mientras preserva la información esencial para simplificar los modelos y mejorar el rendimiento.
