¿No sabes qué es el aprendizaje no supervisado? Si quieres resolver todas tus dudas continúa leyendo este artículo. En Mint vamos a explicarte cómo funciona el aprendizaje no supervisado en la Industria 4.0 y sus ventajas.

El aprendizaje no supervisado es un método de aprendizaje automático, es decir, una de las formas más complejas de Machine Learning (ML) y más completas de la Inteligencia Artificial (IA)

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¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

El aprendizaje no supervisado, o programación no supervisada, se utiliza cuando un sistema necesita ingentes cantidades de modelos sin etiquetar. Esto nos permite ahorrar esfuerzo porque evitamos que un programador defina que es correcto e incorrecto en todos los contextos.

Esto significa que esta aplicación de Machine Learning, que se utiliza en contextos empresariales e industriales, funciona sin supervisión, es decir, de una forma intuitiva. 

“El aprendizaje no supervisado funciona sin intervención humana”

Además, nos facilita analizar el conjunto de datos recopilados y procesados. Esto es posible porque estudia las características de los elementos, lo que permite clasificarlos en diferentes grupos o en un mismo grupo.

Este algoritmo de aprendizaje consigue una organización eficaz de los datos de una empresa o fábrica, simplifica su análisis, mejora la estructura y la organización, simplifica los procesos y no necesita supervisión humana de ningún tipo.

El algoritmo de aprendizaje no supervisado posibilita:

  • Agrupar los datos en clústeres
  • Examinar datos complejos para que parezcan más simples
  • Organizar los datos de una compañía de manera eficaz
  • Agrupar los clientes de una empresa con comportamientos similares
  • Segmentar el público objetivo al que se dirige la campaña de marketing de una empresa
  • Clustering: consiste en buscar agrupamientos. Para esto el algoritmo se basa en las similitudes

Estas diversas posibilidades que ofrece el aprendizaje no supervisado son de utilidad para la Industria 4.0, acelerando el proceso de automatización que supone la Cuarta Revolución Industrial.

 

¿Cómo se aplica el aprendizaje no supervisado en la Industria 4.0?

La programación no supervisada tiene diferentes aplicaciones en la industria. A pesar de no existir una categorización previa para clasificar los datos o productos de una empresa, permite categorizar y editar los datos.

Por ejemplo, en una fábrica de productos deportivos, la máquina no sabe que es un balón de fútbol, un balón de rugby o una pelota de tenis. Sin embargo, gracias a las diferencias de tamaño, color, textura y formas puede clasificarlos correctamente.

El aprendizaje no supervisado permite el agrupamiento de los balones con características similares, a pesar de no tener una información previa, ni programada ni definida que es correcto o incorrecto.

El aprendizaje no supervisado funciona porque analiza los datos de los que dispone, pero no ofrece resultados. En definitiva, permite asociar datos o crear clústeres.

 

Las ventajas del aprendizaje no supervisado en la Industria 4.0

En la siguiente lista puedes ver los beneficios que presenta el aprendizaje no supervisado en la Industria 4.0:

  • Agrupación en clústeres: consigue ordenar y agrupar los datos de forma automática según sus semejanzas.
  • Detección de anomalías: entre todo el conjunto de los datos localiza los datos inusuales. Esto es de gran utilidad para la supervivencia de las empresas porque les permite detectar fraudes en sus negocios.
  • Minería de asociaciones: posibilita la identificación de los datos en un conjunto en el que normalmente aparecen sin segmentar.
  • Modelos variables: en el pre procesamiento de datos se emplean los modelos variables de datos. Estos permiten acotar el número de características de un conjunto de datos. También ofrece la posibilidad de dividir el conjunto de datos en diversos componentes.

Estas ventajas del aprendizaje no supervisado en la Industria 4.0 posibilitan a las empresas despuntar en un mercado en constante transformación. Además, permite segmentar los datos para estudiar cuáles son los gustos del público objetivo de las empresas. 

En conclusión, el aprendizaje no supervisado posibilita a una compañía encontrar todo tipo de patrones desconocidos en los datos

 

Aplicaciones del aprendizaje no supervisado en la Industria 4.0

El aprendizaje no supervisado permite diferentes aplicaciones en la Industria 4.0:

  • Algoritmos de agrupación en clústeres
  • Asociación 
  • Modelos variables latentes

Vamos a ver más en concreto las aplicaciones de esta forma de Learning Machine.

 

Algoritmos de agrupación en clústeres

Existe una agrupación de los objetos en subconjuntos, que se denominan clústeres. Esto posibilita obtener una descripción general de la estructura de los datos.

“Dentro de estos grupos las características son similares”

El aprendizaje no supervisado posibilita conseguir grupos con las mismas características. Después, se agrupan en los diferentes clústeres.

Podemos diferenciar los siguientes clústeres:

  • Agrupación en clústeres jerárquica
  • Agrupación en clústeres k-medias
  • Modelos de mezcla gaussiana
  • Agrupación en clústeres difusa

 

Asociación

Gracias al Machine Learning las industrias pueden crear reglas que asocian los datos porque se detectan las relaciones entre las diferentes variables. Esto permite asociar los elementos que pueden ir juntos, lo que explica su utilidad en el marketing.

 

Modelos variables latentes y variables latentes

Establece una relación entre las variables manifiestas y las variables latentes. Veamos en qué se diferencian estos modelos de variables:

  • Variables manifiestas: variables observables a simple vista
  • Variables latentes: variables ocultas, que no se pueden observar

Las variables latentes se emplean para el procesamiento previo y la limpieza de datos. Esto permite minimizar el conjunto de datos o segmentar los datos en diferentes componentes.

 

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