El aprendizaje no supervisado descubre estructuras ocultas en datos no etiquetados. Las tecnicas comunes incluyen el clustering (agrupacion de elementos similares), la reduccion de dimensionalidad y la deteccion de anomalias. Se utiliza para la segmentacion de clientes, el modelado de temas y la exploracion de datos. El aprendizaje autosupervisado, que impulsa el preentrenamiento de LLMs, es un paradigma relacionado.
Aprendizaje No Supervisado
Un tipo de machine learning donde el modelo encuentra patrones en los datos sin ejemplos etiquetados.
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