Tipo de machine learning donde el modelo encuentra patrones en datos sin etiquetas. El algoritmo descubre estructura oculta en los datos. Principal técnica: clustering (agrupamiento).
En AI-900: se usa cuando no tienes datos etiquetados. Ejemplo: segmentar clientes en grupos por comportamiento de compra sin saber previamente cuántos grupos existen. Diferencia clave con supervisado: no hay "respuesta correcta" en el entrenamiento.
Aprendizaje no supervisado es uno de los conceptos que puede aparecer en el examen. Revisa la guía completa para verlo en contexto.