Evalúe los datos de forma eficiente con el aprendizaje no supervisado

Los inicios del aprendizaje no supervisado se remontan a la década de 1960. En aquella época, las empresas empezaron a introducir algoritmos de agrupación para categorizar sus datos. En los años 90, se añadieron métodos como el análisis de componentes principales para apoyar el análisis de las cantidades cada vez mayores de datos.

A principios de la década de 2000, la aparición del Big Data puso rápidamente de manifiesto que los métodos utilizados hasta entonces ya no bastaban para generar de forma eficiente un verdadero valor añadido a partir de los datos. Más bien, las empresas necesitaban técnicas con las que también pudieran hacer predicciones para sus procesos. En este contexto, el aprendizaje no supervisado basado en IA se ha convertido en un componente elemental de la evaluación de datos. Le mostraremos cómo funciona el Aprendizaje no Supervisado, en qué se diferencia de otras técnicas afines y cómo usted y su empresa pueden beneficiarse de él en la práctica. 

Resumen de los hechos más importantes

• El aprendizaje no supervisado reconoce patrones y estructuras en datos no etiquetados sin orientación previa.
• Entre los ámbitos de aplicación del aprendizaje no supervisado figuran el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el control de calidad.
• Konfuzio es su interlocutor para la extracción y evaluación automatizadas de datos no etiquetados de documentos.

Aprendizaje no supervisado - Definición

El aprendizaje no supervisado es un Aprendizaje automáticoen el que un algoritmo reconoce patrones y estructuras en los datos, sin orientación ni ejemplos previos. A diferencia del aprendizaje supervisado y el aprendizaje semisupervisado, los algoritmos del aprendizaje no supervisado aprenden exclusivamente a partir de datos no etiquetados, es decir, datos que no están etiquetados con características, propiedades o clasificaciones.

El aprendizaje no supervisado intenta detectar patrones en los datos de entrada que sean diferentes del ruido sin estructura. Existen varios métodos para ello, como el análisis de conglomerados, las reglas de asociación y la reducción de la dimensionalidad.

Las empresas utilizan el aprendizaje no supervisado para diversas áreas de aplicación. Por ejemplo, lo utilizan para identificar grupos similares de puntos de datos, descubrir estructuras ocultas en los datos y encontrar nuevos criterios de categorización. Es decir:

El aprendizaje no supervisado permite diseñar procesos de forma más eficiente y tomar decisiones más informadas en un contexto empresarial.

En la práctica, la tecnología se utiliza en ámbitos como el reconocimiento de imágenes, la Tratamiento del habla y detección de anomalías.

Aprendizaje no supervisado frente a aprendizaje supervisado 

El aprendizaje no supervisado y el aprendizaje supervisado son dos enfoques importantes en el aprendizaje automático. El aprendizaje no supervisado se centra en descubrir patrones en los datos, sin orientación previa. Para ello no necesita ejemplos etiquetados. El modelo aprende por sí mismo las estructuras y relaciones de los datos.

En cambio, el aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para hacer predicciones. El modelo aprende de los ejemplos existentes y, por tanto, es capaz de clasificar o predecir datos nuevos no etiquetados. Para ello, las empresas deben proporcionar al modelo instrucciones claras en forma de pares de entrada-salida.

Otra diferencia entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado es que las empresas utilizan el aprendizaje no supervisado para la agrupación y la reducción de dimensiones, mientras que utilizan el aprendizaje supervisado principalmente para la clasificación y la regresión. Sin embargo, ambos enfoques son herramientas valiosas en el aprendizaje automático para aprovechar eficazmente el valor de los datos.

Aprendizaje no supervisado frente a aprendizaje semisupervisado

El aprendizaje no supervisado y el aprendizaje semisupervisado son dos paradigmas del aprendizaje automático que difieren en la forma de tratar los datos etiquetados y no etiquetados.

Mientras que en el aprendizaje no supervisado los algoritmos aprenden exclusivamente a partir de datos no etiquetados, los métodos de aprendizaje semisupervisado utilizan tanto datos etiquetados como no etiquetados.

El objetivo del aprendizaje semisupervisado es mejorar la precisión de las predicciones utilizando los patrones de los datos no etiquetados.

A diferencia del aprendizaje supervisado, en el que todos los datos están etiquetados, el aprendizaje semisupervisado es útil cuando resulta difícil o caro recopilar una gran cantidad de datos etiquetados. También es útil cuando extraer manualmente las características relevantes de los datos es un reto.

Aprendizaje no supervisado frente a aprendizaje por refuerzo

Aprendizaje no supervisado y Aprendizaje por refuerzo (aprendizaje por refuerzo) difieren en la forma de tratar los datos etiquetados y no etiquetados.

A diferencia del aprendizaje no supervisado, en el aprendizaje por refuerzo los algoritmos aprenden interactuando con su entorno. El objetivo es encontrar una estrategia óptima para realizar una tarea específica. Para ello, el aprendizaje por refuerzo utiliza un sistema de recompensas para entrenar al algoritmo. Esto significa que el algoritmo recibe una recompensa por cada acción correcta y un castigo por cada acción incorrecta. El aprendizaje por refuerzo se utiliza sobre todo en robótica, teoría de juegos y Automatización para su uso.

Métodos de aprendizaje no supervisado

En función del contexto de las necesidades, las empresas recurren a un método de aprendizaje no supervisado diferente. Las 3 técnicas siguientes son especialmente comunes:

Análisis de conglomerados

Las empresas utilizan el análisis de conglomerados para identificar agrupaciones naturales de puntos de datos en un conjunto de datos. Esto se hace basándose en similitudes o patrones entre los puntos de datos. La idea es agrupar los puntos de datos que son similares de alguna manera en el mismo clúster, mientras que los puntos de datos con poca similitud terminan en clústeres diferentes.

Ejemplo práctico

Imaginemos que una empresa recopila datos sobre el comportamiento de compra de sus clientes, incluida información sobre compras, niveles de renta y grupos de edad. Utilizando el análisis de conglomerados, la empresa divide a los clientes en diferentes grupos en función de su comportamiento de compra común. Por ejemplo, estos grupos podrían denominarse "Compradores sensibles al precio", "Compradores preocupados por la salud" y "Amantes de las marcas de lujo". A continuación, la empresa desarrolla una estrategia de marketing específica para cada uno de estos grupos. Esto aumenta la satisfacción del cliente y las ventas.

Normas de asociación

Las empresas suelen utilizar reglas de asociación en el análisis de datos de transacciones para descubrir patrones y relaciones entre distintos productos o variables. El objetivo es establecer reglas que muestren cómo se relacionan entre sí distintos elementos.

Ejemplo práctico

Un ejemplo clásico es el análisis de los carritos de la compra. Con él, los minoristas descubren, por ejemplo, que los clientes que compran pañales suelen comprar también chocolate. Esto podría resumirse en una regla de asociación del tipo "Si un cliente compra pañales, hay una alta probabilidad de que también compre chocolate". Un supermercado utiliza esta información para optimizar la colocación de pañales y chocolate en la tienda y aumentar así las ventas de ambos productos.

Reducción de la dimensionalidad

La reducción de la dimensionalidad es una técnica que permite reducir el número de características o dimensiones de un conjunto de datos conservando la información importante. Un método comúnmente utilizado para ello es el análisis de componentes principales (ACP).

Ejemplo práctico

Supongamos que una organización tiene un conjunto de datos de imágenes que contienen miles de píxeles. Cada píxel representa una característica y la alta dimensionalidad dificulta el análisis y el procesamiento. Con el ACP, la empresa analiza las correlaciones entre los píxeles e identifica un número menor de "componentes principales" que explican la mayor varianza de los datos. Con la representación reducida de los datos, la empresa puede visualizarlos o mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático.

Áreas de aplicación del aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado se utiliza en innumerables ámbitos. Por ello, la siguiente lista de posibles ámbitos de aplicación es meramente ejemplificativa y en modo alguno exhaustiva. En última instancia, las empresas pueden utilizar el aprendizaje no supervisado allí donde se generen grandes volúmenes de datos no etiquetados:

Segmentación de imágenes en medicina

En el procesamiento de imágenes médicas, la segmentación de imágenes es un paso crucial. Las imágenes médicas, como radiografías o resonancias magnéticas, se dividen en distintas regiones del cuerpo u órganos. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado analizan estas imágenes e identifican las zonas que pertenecen a un mismo grupo basándose en similitudes de brillo, textura u otras características. Esto permite a los médicos examinar zonas concretas de la imagen con más detalle, lo que les ayuda a realizar diagnósticos y planificar tratamientos. Por ejemplo, los médicos pueden identificar con precisión tumores, vasos sanguíneos o estructuras tisulares y garantizar la mejor atención posible al paciente.

Detección de anomalías en ciberseguridad

En ciberseguridad, la detección de anomalías es crucial para identificar posibles fallos de seguridad en una fase temprana. Las empresas utilizan algoritmos de aprendizaje no supervisado para modelizar el comportamiento normal de los sistemas informáticos o las redes. Estos modelos captan cómo se comportan normalmente los usuarios, programas y dispositivos, detectando desviaciones o actividades inusuales. Estas desviaciones pueden atribuirse a Ciberataquesinfecciones de malware u otras amenazas a la seguridad. Al detectar estas anomalías en una fase temprana, las empresas pueden tomar contramedidas inmediatas.

Procesamiento del lenguaje natural

En el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje no supervisado utiliza datos de texto para identificar automáticamente temas o grupos de documentos. Esto permite analizar en profundidad grandes cantidades de texto. Por ejemplo, las empresas comparten clasificar las facturas recibidas en categorías o clientes en función de su contenido. De este modo, se automatiza el archivo de las facturas y la comprobación de los ingresos en cuenta.

Análisis financiero

En finanzas, el aprendizaje no supervisado desempeña un papel importante en la optimización de carteras y la identificación de estrategias de negociación. Mediante el análisis de los datos históricos del mercado, los algoritmos agrupan los instrumentos financieros que tienen movimientos de precios similares. Estas agrupaciones permiten a los inversores crear carteras bien diversificadas para minimizar los riesgos y maximizar los beneficios. Además, los algoritmos utilizados detectan patrones en los datos financieros que indican estrategias de negociación. Por ejemplo, detectan tendencias estacionales o correlaciones entre distintos activos.

Sistemas de recomendación en el comercio electrónico

En el comercio electrónico, los enfoques de aprendizaje no supervisado analizan el comportamiento de los clientes y recomiendan productos o servicios en función de sus intereses individuales. Esto suele hacerse identificando patrones y similitudes entre las preferencias y el comportamiento de compra de distintos clientes. Por ejemplo, los sistemas de recomendación de música en plataformas de streaming sugieren canciones que coinciden con las preferencias de escucha de un usuario concreto. Estas recomendaciones personalizadas mejoran la experiencia de compra y aumentan la satisfacción del cliente.

Genómica y bioinformática

En genómica y bioinformática, las técnicas de aprendizaje no supervisado desempeñan un papel importante en el análisis de datos de expresión génica y secuencias de genes. Ayudan a agrupar genes que tienen funciones o estructuras similares. Esto permite a los investigadores identificar genes implicados en procesos biológicos específicos o asociados a enfermedades concretas. Por ejemplo, los genes que desempeñan un papel en el desarrollo del cáncer podrían agruparse en clusters para estudiar sus funciones e interacciones. Estos hallazgos son cruciales para el desarrollo de fármacos y la investigación de enfermedades.

Segmentación de clientes en la investigación de mercados

En la investigación de marketing, las empresas utilizan el aprendizaje no supervisado para dividir a los clientes en diferentes segmentos o grupos en función de su comportamiento de compra, preferencias e información demográfica. Esto permite a las empresas desarrollar estrategias de marketing específicas para cada segmento. Por ejemplo, los minoristas agrupan a los clientes que suelen comprar productos deportivos en un clúster, mientras que los que prefieren artículos de moda se agrupan en otro. Al dirigirse a los clientes de estos segmentos con ofertas y mensajes promocionales a medida, las empresas aumentan la satisfacción del cliente y las ventas.

Prevención del fraude en la banca

Las entidades financieras utilizan algoritmos de aprendizaje no supervisado para modelizar el comportamiento transaccional normal de sus clientes. Analizando los datos de las transacciones, detectan desviaciones de este comportamiento normal. Estas desviaciones pueden indicar actividades fraudulentas, como el robo de información de tarjetas de crédito o el acceso no autorizado a cuentas bancarias. La detección precoz de estas anomalías permite a las entidades financieras actuar con rapidez para identificar y combatir el fraude. Esto no sólo protege los activos financieros de los clientes, sino que también refuerza su confianza en la entidad financiera. Banco.

Control de calidad en la fabricación

En la industria manufacturera, el control de calidad identifica los productos defectuosos y los elimina antes de que lleguen al mercado. Los métodos de aprendizaje no supervisado analizan patrones en datos de sensores y procesos de producción para detectar desviaciones de los patrones normales. Estas desviaciones pueden indicar problemas de calidad, mal funcionamiento de las máquinas o defectos de los materiales. La detección precoz de problemas de calidad permite a los fabricantes tomar medidas rápidamente para mejorar la calidad del producto y minimizar los residuos. 

Reconocimiento de voz

El reconocimiento automático del habla utiliza técnicas como los modelos ocultos de Markov (HMM) para reconocer y clasificar los fonemas (unidades de sonido) del lenguaje hablado. Esta es la base para traducir y transcribir el lenguaje hablado a texto.

Las empresas utilizan sistemas de reconocimiento de voz en diversas aplicaciones, desde asistentes de voz como Siri y Alexa hasta reconocimiento de voz en centros de llamadas y programas de dictado para historiales médicos.

El aprendizaje no supervisado permite un reconocimiento y una interpretación sólidos del habla humana, lo que mejora notablemente la comunicación y la interacción entre humanos y máquinas.

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Ventajas del aprendizaje no supervisado

Ya conocemos algunos casos de uso del aprendizaje no supervisado. Para ser Comprender aún mejor el potencialechamos un vistazo a los beneficios potenciales que las empresas -independientemente de su sector- pueden generar con esta tecnología. 

Retos del aprendizaje no supervisado

Para aprovechar plenamente el potencial del aprendizaje no supervisado, las empresas deben preparar minuciosamente el uso y la evaluación de sus datos. Al hacerlo, se encuentran con estos retos:

Falta de datos reales

El aprendizaje no supervisado se basa en datos no etiquetados. Esto significa que no hay datos de referencia claros o una "verdad básica" para evaluar el rendimiento del modelo. Esto dificulta la verificación y evaluación de los resultados. Ejemplo: Supongamos que tenemos datos de transacciones financieras y queremos detectar transacciones fraudulentas sin etiquetarlas primero como "fraudulentas" o "no fraudulentas". Sin datos reales que clasifiquen claramente las transacciones, es difícil desarrollar un modelo que pueda distinguir las transacciones fraudulentas de las legítimas.

Seleccionar el número adecuado de clusters

En el análisis de conglomerados, elegir el número óptimo de conglomerados es un reto importante. Un número incorrecto dará lugar a conglomerados poco claros o demasiado finos. También es posible que la tecnología pase por alto patrones importantes. Ejemplo: En la segmentación de clientes, se quiere dividir a los clientes en grupos. Pero si elige demasiados clusters, tendrá dificultades para interpretar el significado o las diferencias entre los grupos.

Inicialización de los centros de agrupación

Los algoritmos de aprendizaje no supervisado, como K-Means, requieren la selección de posiciones iniciales para los centros de los conglomerados. La elección de inicializaciones desfavorables conduce al modelo en Mínimos locales se atasca. Ejemplo: al aplicar K-Means a datos geográficos, la selección incorrecta de las posiciones iniciales hace que los clusters no se dividan eficazmente en diferentes regiones geográficas.

Escalabilidad

El aprendizaje no supervisado en grandes conjuntos de datos suele ser intensivo desde el punto de vista informático. Por tanto, el escalado de algoritmos para manejar grandes conjuntos de datos suele ser un reto técnico para las empresas. Así, por ejemplo, si una empresa analiza mensajes de redes sociales en tiempo real, debe asegurarse de que su algoritmo de aprendizaje no supervisado es escalable para manejar la creciente cantidad de datos disponibles.

Calidad de los datos

El aprendizaje no supervisado es propenso al ruido y a los valores atípicos en los datos. Si los datos son de mala calidad o están muy contaminados, se crean clusters o modelos poco fiables. Así, por ejemplo, si se utilizan datos de texto para agrupar temas y hay muchas faltas de ortografía o texto poco claro, se producirán agrupaciones imprecisas o confusas.

Interpretabilidad

Interpretar los resultados del aprendizaje no supervisado no siempre es fácil. Esto se debe a que los patrones generados son a menudo abstractos y difíciles de entender. Por eso, las empresas necesitan competencias para evaluar correctamente los datos. Ejemplo: un modelo de aprendizaje no supervisado para la colocación de productos puede identificar patrones de comportamiento de compra difíciles de entender para las empresas, como la preferencia por productos basada en patrones de color en el envase.

Sobreajuste

Los modelos de aprendizaje no supervisado son propensos a Sobreajustesobre todo si las empresas no regulan adecuadamente el número de conglomerados o la complejidad del modelo. Esto conduce a una generalización deficiente de los nuevos datos. Por ejemplo, si se fija un número de elementos de clúster demasiado alto, un algoritmo de agrupación tiende a considerar puntos de datos ruidosos y a crear demasiados clústeres que en realidad no existen.

Selección del algoritmo adecuado

Existe una gran variedad de algoritmos de aprendizaje no supervisado. Elegir el algoritmo adecuado para un determinado conjunto de datos o problema es, por tanto, una decisión compleja. Un algoritmo incorrecto conducirá a resultados subóptimos. Ejemplo: Si desarrolla un modelo para el reconocimiento de imágenes y elige un algoritmo de agrupación de texto, es probable que el rendimiento sea pobre porque el algoritmo no es adecuado para las imágenes.

Pérdida de información con la reducción de la dimensionalidad

La reducción de la dimensionalidad, como el ACP, corre el riesgo de perder información importante de los datos. Por lo tanto, es crucial seleccionar las dimensiones adecuadas. Ejemplo: cuando se utiliza el ACP para reducir la dimensionalidad de los datos genéticos, se pierden marcadores genéticos importantes, lo que da lugar a una representación menos informativa.

Uso eficaz del aprendizaje no supervisado con Konfuzio

Konfuzio es un experto acreditado en automatización Extracción y evaluación de datos no etiquetados a partir de documentos. Las empresas utilizan el software para recopilar y analizar sus datos de forma que puedan tomar decisiones empresariales fundamentadas y sostenibles. Para ello, Konfuzio combina inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. En la práctica, esto significa que las empresas pueden entrenar a la IA con cualquier documento y generar así un valor añadido real a partir de cualquier tipo de datos. Puede probar Konfuzio de forma gratuita para convencerse del rendimiento integral del software.