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Aprendizaje No Supervisado en Redes Neuronales - Coggle Diagram
Aprendizaje No Supervisado en Redes Neuronales
Modelos Generativos
Interacción entre un Generador (crea datos falsos) y un Discriminador (evalúa autenticidad)
Arquitectura de dos redes neuronales compitiendo simultáneamente
Aprendizaje de la distribución oculta para crear contenido completamente nuevo y realista
Redes Generativas Adversarias (GANs)
:Aplicaciones Prácticas
Detección de fraudes bancarios mediante la identificación de patrones inusuales
Extracción automática de características complejas y patrones
Sistemas de recomendación avanzada y segmentación de clientes en marketing digital
Casos de Uso Industriales
Filosofía de los Datos
Datos No Etiquetados
Ausencia total de un objetivo o respuesta correcta (ground truth)
Entrada compuesta únicamente por vectores de características en bruto
Análisis basado en el descubrimiento autónomo de similitudes y densidades
Agrupamiento (Clustering)
Reducción de datos multidimensionales a un mapa bidimensional (2D) discreto
Aprendizaje competitivo donde las neuronas compiten por activarse ante un estímulo
Mapas Autoorganizados (SOM - Self-Organizing Maps)
Redes de Kohonen
Reducción de Dimensionalidad
Flujo a través de un cuello de botella (bottleneck o espacio latente)
Reconstrucción de la entrada original minimizando el error de pérdida por reconstrucción
Redes neuronales que aprenden representaciones eficientes (compresión)
Autocodificadores (Autoencoders)
