Datos sin etiquetar: comprensión de su importancia y desafíos en el aprendizaje automático

Sin etiqueta se refiere a algo que no tiene una etiqueta o nombre adjunto. En el contexto del aprendizaje automático, los datos sin etiquetar son datos que no han sido clasificados ni etiquetados con una categoría o clase específica. Este tipo de datos también se conoce como datos "no supervisados", porque no cuentan con ninguna supervisión ni guía por parte de un operador humano. Por el contrario, los datos etiquetados son datos que se han clasificado o etiquetado manualmente con una categoría o clase específica. Este tipo de datos se utiliza para entrenar modelos de aprendizaje automático y es esencial para el aprendizaje supervisado.

Ejemplos de datos sin etiquetar incluyen:

1. Imágenes sin texto ni etiquetas.
2. Grabaciones de audio sin transcripciones ni etiquetas.
3. Lecturas del sensor de un dispositivo sin ningún contexto o interpretación.
4. Publicaciones en redes sociales sin categorización ni etiquetas. Puede ser difícil trabajar con datos sin etiquetar, porque no existe una guía clara sobre cómo analizarlos o interpretarlos. Sin embargo, los avances recientes en el aprendizaje automático han hecho posible extraer información y significado de datos sin etiquetar utilizando técnicas como la agrupación, la detección de anomalías y la reducción de dimensionalidad.