```yaml
title: "Aprendizaje no Supervisado (Unsupervised Learning)"
slug: "unueberwachtes-lernen-unsupervised-learning"
type: "glossary"
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Definición
El Aprendizaje no Supervisado (Unsupervised Learning) es un tipo de aprendizaje automático en el que un algoritmo analiza datos no etiquetados (unlabeled data) de forma autónoma para identificar patrones, estructuras o agrupaciones.Explicación
Dado que en el Aprendizaje no Supervisado no existen valores objetivo o etiquetas predefinidas, el modelo debe encontrar por sí mismo estructuras ocultas en los datos de entrada. Los métodos habituales incluyen el clustering (agrupamiento), donde se agrupan puntos de datos similares, y la reducción de dimensionalidad.En el marketing B2B y las ventas SaaS, el aprendizaje no supervisado se utiliza frecuentemente para la segmentación de clientes, permitiendo descubrir patrones comunes en el comportamiento de compra. Asimismo, es de gran ayuda en la detección de anomalías, permitiendo identificar de forma proactiva patrones inusuales en el comportamiento del usuario o desviaciones en los pipelines de ventas. De este modo, las empresas pueden desarrollar estrategias personalizadas para grupos de clientes específicos, sin tener que establecer reglas fijas previamente.