Unsupervised Learning

Si está familiarizado con la Inteligencia Artificial (IA), sabrás que uno de sus componentes clave es el Aprendizaje Automático (AM). Se refiere al proceso por el cual un sistema informático puede aprender a tomar decisiones basadas en datos. Uno de los dos tipos principales de aprendizaje automático es el aprendizaje no supervisado.

¿Qué es el Unsupervised Learning o Aprendizaje no supervisado?

El Aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning) es una técnica de aprendizaje automático en la que el algoritmo se entrena con un conjunto de datos no etiquetados, es decir, sin una salida esperada. El objetivo del Unsupervised Learning es encontrar patrones, estructuras y relaciones en los datos sin la necesidad de una orientación o guía específica.

En el Unsupervised Learning, el algoritmo recibe un conjunto de datos y busca patrones y similitudes por sí solo, sin que se le haya dicho de antemano qué características buscar. En lugar de etiquetar los datos como se hace en el Supervised Learning, el Unsupervised Learning agrupa los datos en función de similitudes y diferencias.

¿Por qué utilizar el aprendizaje automático no supervisado?

El aprendizaje automático no supervisado es útil por varias razones:

• Análisis de Datos en Bruto: El aprendizaje no supervisado sirve para analizar un conjunto de datos en crudo y convertirlo en información de utilidad. Esto es especialmente útil cuando se tienen grandes cantidades de datos sin etiquetar y se desea extraer patrones o estructuras ocultas.
• Descubrimiento de Patrones Ocultos: El aprendizaje no supervisado es excelente para encontrar patrones y correlaciones ocultas en los datos que pueden no ser aparentes o identificables con técnicas de aprendizaje supervisado.
• Proximidad al Proceso de Aprendizaje Humano: Se trata de un modo de aprendizaje semejante a la IA real debido a su proximidad al proceso de aprendizaje humano. Al igual que los humanos, los algoritmos de aprendizaje no supervisado pueden aprender y adaptarse a partir de la experiencia sin necesidad de instrucciones explícitas.
• Aplicaciones Versátiles: Es ampliamente utilizado en áreas como el reconocimiento de voz, la detección de fraudes y el diagnóstico médico. Su capacidad de descubrir similitudes y diferencias en la información la convierte en la solución ideal para análisis exploratorio de datos, estrategias de venta cruzada, segmentación de clientes y reconocimiento de imágenes.

Por lo tanto, el aprendizaje automático no supervisado es una herramienta valiosa en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

¿Cómo funciona el Unsupervised Learning o aprendizaje no supervisado?

El aprendizaje no supervisado es una técnica de aprendizaje automático en la que los modelos se entrenan utilizando un conjunto de datos sin etiquetas predefinidas. Estos algoritmos descubren patrones ocultos o agrupaciones de datos sin necesidad de intervención humana.

En el aprendizaje no supervisado, el algoritmo se entrena con un conjunto de datos de entrada y el conjunto correspondiente de datos de salida etiquetados en pares. Por lo general, el etiquetado se realiza de forma manual.

A partir de estos datos, el algoritmo calcula los patrones y similitudes y crea varios grupos. Este algoritmo es diferente del algoritmo supervisado de manera que no requiere ninguna supervisión para el aprendizaje.

Los algoritmos de aprendizaje no supervisados se utilizan para tres tareas principales: agrupamiento, asociación y reducción de dimensionalidad. Profundizamos en ellas en el siguiente apartado.

Tipos de algoritmos y tareas de aprendizaje no supervisado

Algunos de los algoritmos más utilizados en el aprendizaje no supervisado son:

Agrupación en clústeres

La agrupación es una técnica de minería de datos que agrupa datos sin etiquetar en función de sus similitudes o diferencias. Los algoritmos de agrupación en clústeres se pueden clasificar en unos pocos tipos, específicamente exclusivos, superpuestos, jerárquicos y probabilísticos.

Claro, aquí tienes una breve descripción de cada tipo de algoritmo de agrupación en clústeres:

• Exclusivos: En este tipo de agrupación, cada punto de datos pertenece a un clúster específico y no puede ser parte de otro. Un ejemplo de este tipo de agrupación es el algoritmo K-means.
• Superpuestos: A diferencia de los clústeres exclusivos, los clústeres superpuestos permiten que los puntos de datos pertenezcan a varios clústeres con grados de membresía distintos. Esto significa que un punto de datos puede ser parte de más de un clúster.
• Jerárquicos: Los algoritmos de agrupación jerárquica forman una estructura de árbol basada en la jerarquía². Pueden ser aglomerativos (enfoque de abajo hacia arriba) o divisivos (enfoque de arriba hacia abajo)². En la agrupación aglomerativa, cada punto de datos comienza en su propio clúster y los clústeres se fusionan a medida que subimos en la jerarquía. En la agrupación divisiva, todos los puntos de datos comienzan en un clúster y se dividen a medida que bajamos en la jerarquía.
• Probabilísticos: Los algoritmos de agrupación probabilísticos modelan la distribución de probabilidad de los puntos de datos. Estos algoritmos asignan puntos de datos a clústeres basándose en la probabilidad de que los puntos de datos pertenezcan a esos clústeres.

Asociación

Los algoritmos de asociación se utilizan para descubrir relaciones o asociaciones entre características en un conjunto de datos. Estos algoritmos son útiles para analizar patrones de comportamiento, como los patrones de compra en un supermercado. El algoritmo más conocido para el aprendizaje de reglas de asociación es el algoritmo Apriori.

Reducción de dimensionalidad

La reducción de dimensionalidad es una técnica que se utiliza para disminuir la cantidad de variables de entrada en un conjunto de datos. Esto es útil para visualizar datos en gráficos de menor dimensión, reducir el ruido en los datos o eliminar la multicolinealidad en modelos de Machine Learning. Algunos de los algoritmos de reducción de dimensionalidad más conocidos son el análisis de componentes principales (PCA) y el t-SNE.

Estos son solo algunos ejemplos de los tipos de algoritmos de aprendizaje no supervisado. La elección del algoritmo correcto depende en gran medida del conjunto de datos específico y del problema que se está tratando de resolver.

Aplicaciones del Unsupervised Learning en Content marketing y SEO

El aprendizaje no supervisado tiene una amplia gama de aplicaciones en el marketing de contenidos y el SEO. Los algoritmos del aprendizaje automático pueden ayudar a automatizar tareas que requieren mucho tiempo, como la búsqueda de palabras clave y la estrategia de contenidos.

Por ejemplo, ChatGPT es una tecnología de IA que puede facilitar la realización de tareas mundanas y rutinarias asociadas al SEO, como organizar temas y palabras clave, determinar las preguntas más frecuentes, clasificar datos y crear meta descripciones. Sin embargo, ChatGPT no puede sustituir a la creatividad humana en la creación de contenidos.

El contenido generado por IA puede utilizarse para SEO si las empresas toman las precauciones adecuadas, como evitar el contenido de formato largo escrito íntegramente por robots y garantizar que sólo se publique contenido preciso y bien escrito revisado por su equipo editorial.

Posibles desventajas del aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado, aunque es una técnica poderosa en el campo del aprendizaje automático, también tiene algunas desventajas que deben tenerse en cuenta:

1. Complejidad: El aprendizaje no supervisado puede ser más complejo que el aprendizaje supervisado. Esto se debe a que no se conoce cuál es el resultado esperado.
2. Precisión de los Resultados: Los resultados obtenidos pueden ser menos precisos. Esto se debe a que los datos de entrada no están etiquetados y los algoritmos no conocen la salida exacta de antemano.
3. Interpretación de Resultados: Una consideración importante es la interpretación de los resultados en el aprendizaje no supervisado. Puede presentar desafíos, como la subjetividad en la interpretación de clusters.
4. Calidad de los Datos: Uno de los aspectos a considerar es la calidad de los datos. Aunque el aprendizaje no supervisado no requiere etiquetas predefinidas, existe la posibilidad de errores, como valores atípicos o ruido.
5. Requiere Conocimiento Previo: Aunque el aprendizaje sin supervisión es más flexible en términos de etiquetado de datos, aún requiere un conocimiento previo del dominio y una comprensión profunda de los algoritmos y técnicas involucradas.

Referencias:

• Search Engine Journal. (2023, April 13). Machine Learning Examples For The Real World. https://www.searchenginejournal.com/machine-learning-examples/483887/
• Alpaydin, E. (2014). Introduction to Machine Learning (3rd ed.). MIT Press.