¿Qué es el agrupamiento de inteligencia artificial (IA)? Cómo identifica patrones

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Indice ¿Cuáles son algunos ejemplos de algoritmos de agrupamiento? ¿Cómo se utilizan los algoritmos de agrupamiento en aplicaciones específicas? ¿Cómo abordan las grandes empresas la agrupación en clústeres de IA? ¿Cómo manejan los retadores y las nuevas empresas la agrupación en clústeres de IA? ¿Hay algo que el agrupamiento de IA no pueda hacer?

La agrupación en clústeres de IA es el proceso de aprendizaje automático (ML) de organizar datos en subgrupos con atributos o elementos similares. Los algoritmos de agrupamiento tienden a funcionar bien en entornos donde la respuesta no necesita ser perfecta, solo necesita ser similar o cercana para ser una coincidencia aceptable. El agrupamiento de IA puede ser particularmente efectivo para identificar patrones de aprendizaje no supervisado. Algunas aplicaciones comunes se encuentran en recursos humanos, análisis de datos, sistemas de recomendación y ciencias sociales.

Los científicos de datos, los estadísticos y los científicos de IA utilizan algoritmos de agrupación para encontrar respuestas cercanas a otras respuestas. Primero usan un conjunto de datos de entrenamiento para definir el problema, luego buscan posibles soluciones similares a las generadas con los datos de entrenamiento.

Uno de los desafíos es definir la "proximidad" porque la respuesta deseada generalmente se genera con los datos de entrenamiento. Cuando los datos tienen múltiples dimensiones, los científicos de datos también pueden guiar el algoritmo asignando pesos a diferentes columnas de datos en la ecuación utilizada para definir la proximidad. No es raro trabajar con varias funciones diferentes que definen la cercanía.

Cuando se define la función de proximidad, también conocida como métrica de similitud o medida de distancia, una gran parte del trabajo es almacenar los datos de manera que se puedan encontrar rápidamente. Algunos diseñadores de bases de datos crean capas especiales para simplificar esta búsqueda. Un elemento clave de muchos algoritmos es la medida de distancia que define la distancia entre dos puntos de datos.

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