Tabla de contenido:
- Definición: ¿Qué significa el aprendizaje no supervisado?
- Techopedia explica el aprendizaje no supervisado
Definición: ¿Qué significa el aprendizaje no supervisado?
El aprendizaje no supervisado es un método utilizado para permitir que las máquinas clasifiquen objetos tangibles e intangibles sin proporcionar a las máquinas ninguna información previa sobre los objetos. Las cosas que las máquinas necesitan clasificar son variadas, como los hábitos de compra de los clientes, los patrones de comportamiento de las bacterias y los ataques de piratas informáticos. La idea principal detrás del aprendizaje no supervisado es exponer las máquinas a grandes volúmenes de datos variados y permitirle aprender e inferir de los datos. Sin embargo, las máquinas primero deben programarse para aprender de los datos.
Techopedia explica el aprendizaje no supervisado
Los sistemas informáticos necesitan dar sentido a grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados y proporcionar información. En realidad, puede no ser factible proporcionar información previa sobre todos los tipos de datos que un sistema informático puede recibir durante un período de tiempo. Teniendo esto en cuenta, el aprendizaje supervisado puede no ser adecuado cuando los sistemas informáticos necesitan información constante sobre nuevos tipos de datos. Por ejemplo, los ataques de piratería en sistemas financieros o servidores bancarios tienden a cambiar su naturaleza y patrones con frecuencia, y el aprendizaje no supervisado puede ser más apropiado en tales casos, ya que los sistemas deben estar habilitados para aprender rápidamente de los datos de ataque e inferir los tipos de ataques futuros. y sugerir acciones preventivas.
