¿Quieres saber cómo hacen las inteligencias artificiales para mejorar y ofrecer mejores resultados? Pues uno de los métodos que utilizan es el aprendizaje no supervisado.
Esta tecnología que vamos a analizar en el artículo de hoy, es en realidad una subcategoría del aprendizaje automático en la IA, que analiza datos sin etiquetas de clasificación previa.
Con esta técnica, los algoritmos descubren patrones subyacentes y estructuran la información en grupos, o categorías, de forma autónoma.
Los sistemas analizan cada dato sin recibir instrucciones explícitas sobre cómo clasificarlos, lo que propicia la identificación de agrupamientos, tendencias y relaciones ocultas en registros que presentan gran complejidad.
La utilización de este método ayuda a comprender la organización interna de grandes volúmenes de datos y por eso resulta fundamental para quienes trabajan en inteligencia artificial y análisis estadístico.
Por otra parte, los algoritmos que utilizan el aprendizaje no supervisado se dividen en diferentes grupos según el objetivo que persiguen.
Aquellos que se centran en agrupar datos utilizan técnicas de ‘clustering’, las cuales organizan la información en conjuntos donde los elementos comparten ciertas similitudes.
Mediante el cálculo de distancias y la creación de barreras numéricas, estos algoritmos determinan la disposición natural de los datos y descubren patrones que podrían pasar desapercibidos para un análisis manual.
Además, quienes se dedican al desarrollo de proyectos de inteligencia artificial utilizan este método para descubrir relaciones entre datos que no se han podido conocer previamente.
Y es que la capacidad para detectar patrones, sin la influencia de etiquetas predefinidas, amplía el campo de investigación y crea nuevas posibilidades para el descubrimiento de conexiones inesperadas entre las variables que están disponibles para analizar.
Los fundamentos teóricos y técnicos del aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado se fundamenta en teorías provenientes de la estadística, la teoría de la información y el cálculo numérico, que establecen las bases para detectar patrones y extraer características intrínsecas de los registros sin etiquetas.
De esta forma, los modelos utilizan cálculos de distancias y semejanzas mediante métricas matemáticas como la distancia euclidiana y el coeficiente de similitud, herramientas que permiten construir espacios en los que cada punto refleja la similitud con otros registros.
Los cálculos consisten en determinar la media de los registros asignados a cada grupo y, a partir de esta media, reclasificar los datos.
Los modelos jerárquicos, por otro lado, construyen estructuras anidadas que reflejan la similitud entre datos a diferentes niveles de agrupación, donde estos algoritmos realizan comparaciones numéricas para ajustar las asignaciones, utilizando técnicas que optimizan parámetros en el espacio de solución.
Por otra parte, en el método de reducción de dimensiones se ofrece otra perspectiva teórica y técnica, donde se parte de la necesidad de representar conjuntos de datos compuestos por una alta cantidad de variables en un espacio más conciso sin sacrificar la integridad de la información.
Se puede decir entonces que los fundamentos teóricos giran en torno a la idea de que cada registro constituye una muestra de una variable aleatoria cuya distribución se desconoce.
¿Qué diferencia existe entre aprendizaje supervisado y no supervisado?
El aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado se diferencian en la forma en la que tratan la información desde el instante inicial.
En el primero se trabaja con registros cuyos resultados se han determinado con anterioridad, por lo tanto, la construcción de modelos se basa en el relacionamiento entre las variables de entrada y los valores conocidos de salida.
El desarrollador dispone de ejemplos empíricos y de medidas comparativas para ajustar los parámetros de la función que mapea la información, mediante un proceso que exige plantear una función de pérdida que evalúa la diferencia entre la respuesta predicha y la salida verificada.
Por otra parte, el aprendizaje no supervisado se basa en el análisis de conjuntos de datos en los que la etiqueta que identifica la categoría o el resultado esperado está ausente.
Así que en este caso, los algoritmos se orientan hacia la detección de agrupamientos, o de reducción de dimensiones, mediante la aplicación de métricas de similitud y cálculos matemáticos de distancias, tal como hemos analizado en los apartados anteriores.
La verdad es que ambas metodologías conviven dentro de la inteligencia artificial generativa, pero cada una de ellas se orienta a tareas diferentes.
Por lo general, el aprendizaje supervisado es muy interesante en problemas predictivos, mientras que el aprendizaje no supervisado se utiliza en investigaciones exploratorias, donde se busca comprender la estructura de grandes colecciones de datos.
¿Cuándo es recomendable utilizar el ‘machine learning’ no supervisado?
Siguiendo con el estudio de la aplicación práctica de esta tecnología, hay que decir, que el uso de técnicas de aprendizaje no supervisado resulta aconsejable cuando la información carece de etiquetas o cuando el proceso de clasificación manual es limitante en términos de tiempo y recursos.
Por eso, en aquellas situaciones en las que la recopilación de datos ocurre de forma masiva y sin una clasificación previa, la técnica facilita el análisis exploratorio.
Por ejemplo, cuando se trabaja con información generada por dispositivos digitales, el registro de interacciones en aplicaciones en línea, o la recolección de datos en estudios de mercado, hay que utilizar una tecnología que los pueda analizar en profundidad para descubrir relaciones intrínsecas entre ellos.
También, todas aquellas investigaciones orientadas a la detección de anomalías hallan en el aprendizaje no supervisado un método de aprendizaje de gran utilidad.
Cuando se busca identificar registros que se desvían del patrón general, se utiliza para la comparación entre la estructura interna de la muestra y el comportamiento esperado a partir de la mayoría de datos.
Es muy común que las empresas trabajen con muchos datos que no saben cómo convertir en información útil, puesto que aunque la tecnología lo permite, no se cuenta con la formación en IA para empresas necesaria para hacerlo.
Por eso, desde Consultores IA, como expertos en servicios de consultoría de inteligencia artificial para todo tipo de negocios, queremos ayudarte con contenido de valor sobre este sector, pero por supuesto también, animarte a contactar con nosotros para que tu negocio de el salto que necesita en la cuarta revolución industrial.