Introducción al Aprendizaje Automático con Python

Capítulo 3. Aprendizaje no supervisado y preprocesamiento

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La segunda familia de algoritmos de aprendizaje automático que trataremos son los algoritmos de aprendizaje no supervisado. El aprendizaje no supervisado engloba todos los tipos de aprendizaje automático en los que no hay un resultado conocido, ni un profesor que instruya al algoritmo de aprendizaje. En el aprendizaje no supervisado, al algoritmo de aprendizaje sólo se le muestran los datos de entrada y se le pide que extraiga conocimiento de esos datos.

3.1 Tipos de aprendizaje no supervisado

En este capítulo estudiaremos dos tipos de aprendizaje no supervisado: las transformaciones del conjunto de datos y la agrupación.

Transformaciones no supervisadas de un conjunto de datos son algoritmos que crean una nueva representación de los datos que podría ser más fácil de entender para los humanos u otros algoritmos de aprendizaje automático en comparación con la representación original de los datos. Una aplicación habitual de las transformaciones no supervisadas es la reducción de la dimensionalidad, que toma una representación de los datos de alta dimensión, formada por muchas características, y encuentra una nueva forma de representar estos datos que resuma las características esenciales con menos características. Una aplicación habitual de la reducción de la dimensionalidad es la reducción a dos dimensiones ...