El aprendizaje no supervisado y cómo descubrir patrones en datos
El aprendizaje no supervisado es una de las ramas del aprendizaje automático, en la que se utilizan algoritmos de inteligencia artificial, cuyo objetivo es encontrar patrones en los datos.
Esta premisa permite descubrir estructuras y patrones, incluso si no existían etiquetas o categorías predefinidas en los bancos de datos.
El día de hoy te explicaremos en qué consiste el aprendizaje no supervisado, y también haremos un vistazo hacia las posibles aplicaciones que tienen en la actualidad.
¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
El aprendizaje no supervisado básicamente consiste en una rama del aprendizaje automático (inteligencia artificial) mediante el cual se buscan patrones de datos, aunque no existan una serie de etiquetas o categorías predefinidas.
En este caso, se utilizan algoritmos que descubren los patrones, estructuras y también otros modelos relevantes a partir de los datos.
¿Cómo funciona un algoritmo de aprendizaje no supervisado?
Para comprender cómo funciona un algoritmo de aprendizaje no supervisado, debemos comprender 4 etapas principales:
- La primera de ellas consiste en la exploración de los datos, en este caso se utilizan datos de entrada que no han sido analizados de manera previa, tampoco si existen relaciones identificables o estructuras predefinidas.
- Posteriormente, se entra al proceso de clustering en el que el algoritmo agrupa los datos en su conjunto, dividiéndolos en función a sus similitudes, utilizando diferentes técnicas que ya analizaremos más adelante.
- El tercer paso consiste en la reducción de la dimensionalidad, es decir, se disminuye la cantidad de características que analiza el algoritmo, simplificando las categorías, pero siempre manteniendo la esencia de los datos.
- El último paso, consiste en modelar la distribución de los datos, lo que puede ayudar para detectar problemas o generar nuevas clasificaciones similares.
Técnicas clave del aprendizaje no supervisado
Existen diferentes técnicas que ayudan a administrar el aprendizaje no supervisado, todas ellas en función al tipo de algoritmo que se ejecuta en cada una de sus operaciones. A continuación veremos algunos de los más importantes:
Técnicas de clustering
Ya habíamos analizado que uno de los pasos más importantes dentro de un algoritmo de aprendizaje no supervisado consiste en el Clustering o agrupación, ya que este paso es vital para poder operar los datos, gracias a conjuntarlos por sus similitudes.
Ahora analizaremos cuáles son algunas de las técnicas de Clustering más importantes:
1. K-Means
En este tipo de algoritmo se dividen los datos en un número de grupos predefinidos, donde el objetivo es minimizar las distancias dentro de cada uno.
El número K puede ser predefinido por el propio algoritmo, o también se puede elegir de manera aleatoria. El número de clúster se sigue calculando a medida que avanza el algoritmo, aumentando su eficiencia, aunque solamente funciona con grupos de datos relativamente simples.
2. DBSCAN
Éste tipo de algoritmo está basado en un concepto conocido como densidad, mediante el cual se agrupan los datos en diferentes áreas, dependiendo de su puntaje.
Los datos que no cuentan con el conjunto de puntos predefinidos para calcular su densidad, se etiquetan como ruido, por lo que es aplicable para eliminar aquellos datos que carecen de relevancia entre los grupos.
Sin embargo, cuando las densidades son demasiado variables en el conjunto de datos, este algoritmo pierde su eficacia.
3. Algoritmos jerárquicos
En este tipo de algoritmo se crea una jerarquía de clústeres, los cuales funcionan de manera similar a un árbol, en el que de acuerdo a las características de un dato se ejecutan decisiones, para determinar si se agrupan a un grupo o se dividen en otro más específico.
Este tipo de algoritmos es especialmente funcional en aquellos datos donde existen relaciones jerárquicas, aunque requiere de una gran cantidad de recursos computacionales para su ejecución.
Reducción de dimensionalidad
Esta técnica de aprendizaje automático tiene como objetivo disminuir el número de variables o características dentro de un conjunto de datos, pero manteniendo aquella información útil para su clasificación.
Antes que nada, se utiliza un análisis exploratorio de datos para proponer una serie de grupos en los cuales se puedan clasificar los distintos tipos de datos.
A continuación veremos alguno de sus tipos:
1. PCA
Conocido como Análisis de Componentes Principales, este algoritmo es uno de los más utilizados, y su objetivo es reducir la dimensionalidad, manteniendo solamente los componentes importantes.
Para esto se calculan cuáles son los componentes principales de los datos y sus direcciones de almacenamiento, manteniendo estos datos y descartando aquellos que dejan de tener funcionalidades.
2. t-SNE
Esta técnica, también conocida como t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding es un modelo avanzado de algoritmo no lineal, utilizado con datos de alta dimensionalidad. En este caso se busca preservar las relaciones locales entre los datos, manteniendo aquellos con puntos y distancia cercanas.
Para ello, se calcula una distribución de probabilidad en función a su proximidad con otros puntos, manteniendo aquellos con una proximidad más eficiente.
Es especialmente útil para analizar datos complejos, aplicándose a modelos de inteligencia artificial de análisis de imágenes o textos.
Aplicaciones prácticas del aprendizaje no supervisado
Ahora que conocemos las técnicas más relevantes de algoritmos de aprendizaje no supervisado, para hacerlo mucho más entendible, veremos algunas de sus aplicaciones.
Procesamiento del lenguaje natural
Esta es una de las aplicaciones más estandarizadas dentro de este tipo de algoritmos, utilizándose principalmente para identificar patrones dentro de grandes volúmenes de texto.
En este caso, se pueden identificar las ideas principales de una gran cantidad de bancos de datos, para posteriormente utilizarlos en generación de textos.
Análisis y comprensión de imágenes
En este caso, se puede analizar una gran cantidad de imágenes a partir de este tipo de algoritmos, permitiendo la reducción de dimensionalidad para comprender de una mejor forma las imágenes.
Esto permitirá clasificarlas, identificando similitudes entre un gran banco de ellas.
Recomendaciones de productos
Los sistemas de sugerencia de productos dentro de las tiendas web utilizan algoritmos de aprendizaje no supervisado, entendiendo el comportamiento y las preferencias de los usuarios.
Plataformas como Netflix y Amazon utilizan esta técnica.
Segmentación de clientes
En el ramo del marketing, el aprendizaje no supervisado ha sido implementado para identificar segmentos de clientes con características similares, permitiendo personalizar las estrategias de cara a encontrar a aquellos clientes que tienen más probabilidad de compra.
De esta manera se pueden crear campañas publicitarias dirigidas, de acuerdo a características en común de los diferentes tipos de clientes.
Conclusión
El aprendizaje no supervisado, es una de las herramientas más importantes de inteligencia artificial que se han aplicado a tareas cotidianas, permitiendo descubrir patrones y estructuras, clasificando distintos tipos de datos.
Estos algoritmos ejecutados computacionalmente permiten hacerlo de una forma extremadamente más rápida de la que lo haría un ser humano, permitiendo una gran aplicación, desde la segmentación de clientes hasta el análisis de grandes volúmenes de datos en diferentes sectores, como la salud o la economía.
No cabe duda de que apenas estamos viendo la punta del iceberg en este importante avance tecnológico, que no hará más que seguir cambiando la velocidad con la que encaramos los problemas de la vida diaria.
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