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El aprendizaje no supervisado es un método de IA en el que un modelo se entrena con datos sin etiquetas ni respuestas predefinidas. Debe descubrir por sí mismo patrones o estructuras ocultas, como agrupar objetos similares (agrupamiento) o detectar anomalías, sin supervisión humana directa.
