Aprendizaje no supervisado

Forma de machine learning en la que el modelo descubre estructura en datos sin etiquetar. En lugar de aprender respuestas conocidas, encuentra patrones, grupos o relaciones ocultas por sí mismo.

Forma de machine learning en la que el modelo descubre estructura en datos sin etiquetar. En lugar de aprender respuestas conocidas, encuentra patrones, grupos o relaciones ocultas por sí mismo.

Actualizado: 3 de junio de 2026.

Sin respuestas correctas que copiar, el modelo busca regularidades: agrupa clientes parecidos, detecta anomalías o reduce la dimensionalidad de los datos.

Tareas típicas

• Agrupamiento (clustering): segmentar datos en grupos naturales.
• Reducción de dimensionalidad: comprimir información conservando lo esencial.
• Detección de anomalías: señalar lo que se sale del patrón.

Conexión con los LLM

El preentrenamiento de los modelos de lenguaje es en gran parte autosupervisado: el propio texto aporta las "etiquetas" al pedir predecir la siguiente palabra.