APRENDIZAJE NO SUPERVISADO CON PHP

El aprendizaje no supervisado es una técnica de machine learning donde el modelo se entrena con un conjunto de datos sin etiquetas, es decir, solo se proporcionan las entradas sin salidas esperadas. El objetivo es que el modelo descubra patrones, estructuras o relaciones ocultas en los datos de forma autónoma. El aprendizaje no supervisado es ideal para descubrir estructuras ocultas en datos sin etiquetas, pero su utilidad depende de la calidad de los datos y del análisis posterior de los resultados.
El modelo busca patrones basándose en similitudes, distancias o densidades en los datos. No hay una función de pérdida basada en etiquetas, sino que se optimizan criterios como la minimización de la varianza dentro de un grupo.
Tipos de tareas:

Agrupamiento (clustering): Identificar grupos similares en los datos (ejemplo: segmentar clientes según comportamientos de compra).
Reducción de dimensionalidad: Simplificar los datos manteniendo su estructura (ejemplo: comprimir datos para visualización o eficiencia).
Detección de anomalías: Identificar datos inusuales o atípicos (ejemplo: detectar fraudes).

Ejemplos de algoritmos:

K-means, DBSCAN (para clustering).
Análisis de Componentes Principales (PCA), t-SNE (para reducción de dimensionalidad).
Autoencoders (redes neuronales para aprendizaje de representaciones).