Asociación
Una regla de asociación es un método de aprendizaje sin supervisión que se utiliza para encontrar las relaciones entre las variables en una gran base de datos. Esta solución de inteligencia artificial es perfecta para incluir en la estrategia de marketing. Por ejemplo, las personas que compran el artículo X (supongamos que un teléfono móvil) también tienden a comprar el artículo Y (un cargador o unos auriculares inalámbricos).
Estos son algunos de los algoritmos de aprendizaje sin supervisión más populares:
- KNN (vecinos más cercanos)
- Agrupación jerárquica
- Detección de anomalías
- Redes neuronales
- Análisis de componentes principales
- Análisis de componentes independientes
- Algoritmo a priori
- Valor singular de descomposición
- Ventajas de este tipo de aprendizaje
El aprendizaje no supervisado se usa para tareas más complejas que el aprendizaje supervisado porque en el primero no tenemos datos de entrada etiquetados.
Es preferible el aprendizaje no supervisado, ya que es fácil obtener datos no etiquetados en comparación con los datos etiquetados.
Desventajas
Es más complejo que el aprendizaje supervisado, pues no dispone a priori del resultado correspondiente.
El resultado de este tipo de algoritmo puede ser menos preciso, puesto que los datos de entrada no están etiquetados y los algoritmos no conocen la salida exacta de antemano.
Tras esta lectura estamos seguros de que ya manejas las diferencias básicas entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje sin supervisión. No obstante, el tema es mucho más complejo.