Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático donde a la IA se le proporciona datos sin etiquetas ni respuestas correctas. En lugar de indicarle qué buscar, la IA intenta encontrar patrones, similitudes o agrupaciones por sí misma. Por ejemplo, podría notar que ciertos tipos de clientes tienden a comprar los mismos productos, incluso si nadie se lo ha señalado de antemano.

Este tipo de aprendizaje es útil para descubrir estructuras ocultas en los datos, como segmentos de clientes, tendencias o comportamientos inusuales. A menudo se utiliza en sistemas de recomendación, análisis de mercado y detección de fraudes o anomalías. Como no requiere datos etiquetados, puede funcionar bien con conjuntos de datos grandes y desordenados.