Un algoritmo de aprendizaje no supervisado es un modelo de machine learning que se entrena con datos no etiquetados, identificando patrones y estructuras ocultas sin intervención humana. Se usa en tareas como clustering, reducción de dimensionalidad y detección de anomalías. Ejemplos comunes incluyen K-means, DBSCAN y autoencoders. Es clave en la exploración de datos y en la segmentación de clientes.
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