¿Cuáles son los algoritmos de aprendizaje no supervisado?

Los métodos no supervisados (unsupervised methods) son algoritmos que basan su proceso de entrenamiento en un juego de datos sin etiquetas o clases previamente definidas. Es decir, a priori no se conoce ningún valor objetivo o de clase, ya sea categórico o numérico.

Los algoritmos de agrupación en clústeres se pueden clasificar en varios tipos, específicamente: exclusivos, superpuestos, jerárquicos y probabilísticos.

Los algoritmos de aprendizaje supervisado se pueden usar para ubicar, aislar y categorizar objetos de videos o imágenes, lo que los hace útiles cuando se aplican a diversas técnicas de visión por computadora y análisis de imágenes.

En el aprendizaje supervisado, los datos de entrenamiento están etiquetados y el algoritmo de aprendizaje se entrena para predecir etiquetas para datos no vistos. En el aprendizaje no supervisado, los datos no están etiquetados y el algoritmo de aprendizaje se entrena para descubrir patrones en los datos.

El aprendizaje no supervisado se utiliza para explorar datos desconocidos. Puede revelar patrones que podrían haberse pasado por alto o examinar grandes conjuntos de datos que serían demasiado para que los abordara una sola persona.

K-means es un algoritmo de clasificación no supervisada (clusterización) que agrupa objetos en k grupos basándose en sus características. El agrupamiento se realiza minimizando la suma de distancias entre cada objeto y el centroide de su grupo o cluster.

Nuevas metodologías educativas, más allá de la virtualidad

¿Qué tipos de algoritmos existen?

La tarea del algoritmo de aprendizaje es aprender los pesos del modelo . Las ponderaciones describen la probabilidad de que los patrones que el modelo está aprendiendo reflejen relaciones reales en los datos. Un algoritmo de aprendizaje consta de una función de pérdida y una técnica de optimización.

Los algoritmos de deep learning pueden determinar qué características (por ejemplo, las orejas) son las más importantes para distinguir a un animal de otro. En machine learning, esta jerarquía de características la establece manualmente un experto humano.

La mayor diferencia entre el aprendizaje automático supervisado y no supervisado es el tipo de datos utilizados. El aprendizaje supervisado utiliza datos de entrenamiento etiquetados y el aprendizaje no supervisado no . Más simplemente, los modelos de aprendizaje supervisado tienen una comprensión básica de cuáles deberían ser los valores de salida correctos.

Hay una diferencia clave entre el aprendizaje supervisado y no supervisado. El aprendizaje supervisado utiliza conjuntos de datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado usa conjuntos de datos no etiquetados. El término “etiquetado” significa que los datos ya están etiquetados con la respuesta correcta.

Estos son: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semi-supervisado y aprendizaje por refuerzo.

Algunas aplicaciones del aprendizaje no supervisado incluyen procesamiento del lenguaje natural , análisis de imágenes y videos, detección de anomalías, segmentación de clientes y motores de recomendación.

El algoritmo no supervisado solo procesa "características" y no procesa etiquetas . El algoritmo de reducción de dimensionalidad no es un aprendizaje no supervisado. El algoritmo K-means y el algoritmo SVM pertenecen al aprendizaje no supervisado.

El término “no supervisado” se refiere al hecho de que el algoritmo no está guiado como el algoritmo de Aprendizaje Supervisado. La manera más fácil de entender esto es con un ejemplo, tenemos un bebe y su perro.

El método del codo es una representación gráfica de cómo encontrar la 'K' óptima en una agrupación de K-medias. Funciona encontrando WCSS (suma de cuadrados dentro del grupo), es decir, la suma de la distancia al cuadrado entre los puntos de un grupo y el centroide del grupo .

El algoritmo de las K vecinas más cercanas o K-nearest neighbors (kNN) es un algoritmo de Machine Learning que pertenece a los algoritmos de aprendizaje supervisado simples y fáciles de aplicar que pueden ser utilizados para resolver problemas de clasificación y de regresión.

K-Nearest-Neighbor es un algoritmo basado en instancia de tipo supervisado de Machine Learning. Puede usarse para clasificar nuevas muestras (valores discretos) o para predecir (regresión, valores continuos). Al ser un método sencillo, es ideal para introducirse en el mundo del Aprendizaje Automático.

Quizás la forma más sencilla de describir los 'estilos de aprendizaje' sea decir que son diferentes métodos de aprender o comprender nueva información, la forma en que una persona asimila, comprende, expresa y recuerda información. Hay 4 estilos de aprendizaje predominantes: visual, auditivo, lectura/escritura y cinestésico .

Estilos de aprendizaje: Visual, auditivo y kinestésico. ¿Cuál eres tú?

Históricamente, la principal técnica educativa de la educación tradicional era la simple recitación oral : en un enfoque típico, los estudiantes pasaban parte de su tiempo sentados tranquilamente en sus lugares y escuchando a un estudiante tras otro recitar su lección, hasta que cada uno era llamado.

Se puede entender un algoritmo como una secuencia de pasos finitos bien definidos que resuelven un problema. Por ejemplo, la ejecución de tareas cotidianas tan simples como cepillarse los dientes, lavarse las manos o seguir el manual de instrucciones de armado de un mueble, se pueden ver como un algoritmo.

La Transformada Rápida de Fourier es uno de los algoritmos más importantes de todos los tiempos. Ha tenido un impacto significativo en muchas áreas de la ciencia, la ingeniería y la tecnología.

1. Algoritmo de fuerza bruta : este es el tipo de algoritmo más básico y simple. Un algoritmo de fuerza bruta es el enfoque sencillo de un problema, es decir, el primer enfoque que nos viene a la mente al ver el problema.

Hay cuatro tipos de algoritmos de aprendizaje automático: supervisados, semisupervisados, no supervisados ​​y de refuerzo .

Los 2 algoritmos más utilizados en el Machine Learning son los de aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. Aún así, existen otras alternativas a éstos métodos que no debes perder de vista.