Aprendizagem não supervisionada

Aprendizagem não supervisionada, também conhecido como machine learning não supervisionado, é o algoritmo que identifica padrões e relacionamentos nos dados e entre eles para analisar conjuntos não rotulados, descobrindo padrões ocultos ou agrupamentos sem a necessidade de intervenção humana. Tornando-se sua capacidade de descobrir semelhanças e diferenças a solução para uma análise mais exploratória, estrategista e segmentada por seus clientes e no reconhecimento de imagem.

Você pode usá-lo quando os dados não estejam rotulados e o objetivo seja descobrir padrões, agrupar instâncias, tarefas exploratórias que os dados estejam ausentes, detectar anomalias, além de poder organizar e agrupar corretamente arquivos com base nos comportamentos de compra e criar sistemas de recomendação.

As abordagens comuns na aprendizagem supervisionada

Em um modelo não supervisionado, o algoritmo identifica padrões e relacionamentos nos dados e entre eles. Nesse contexto, são realizadas três tarefas principais: armazenamento em cluster, associação e redução de dimensionalidade. A seguir, vamos detalhar a definição de cada método de cada método de aprendizado não supervisionado.

Clustering: O agrupamento (ou clusterização) é uma técnica de mineração de dados que envolve a categorização de dados não rotulados com base em suas semelhanças e diferenças. Esse método é utilizado para organizar objetos de dados não classificados em grupos com estruturas ou padrões específicos. Os algoritmos de agrupamento podem ser elaborados com base em critérios como proximidade geográfica, níveis de renda, faixa etária dos clientes e podem ser classificados como exclusivos, sobrepostos, hierárquicos e probabilísticos.

Associação: Método baseado em regras para descobrir padrões entre variáveis em um conjunto de dados específicos. Quando um usuário busca identificar as relações entre suas variáveis em um conjunto de dados, a associação no aprendizado não supervisionado é eficaz e frequentemente utilizado para análise de cestas de compras, permitindo que as empresas compreendam melhor as relações entre diferentes produtos. Empresas que têm compreensão mais profunda dos hábitos de consumo de seus clientes podem desenvolver estratégias mais eficazes de venda cruzada e recomendações.

Redução de dimensionalidade: A redução da dimensionalidade ajuda a simplificar as variáveis sem comprometer a integridade das informações. Embora isso possa resultar em resultados mais precisos, também pode afetar o desempenho dos algoritmos, dificultando a visualização de conjuntos de dados. Essa técnica é aplicada quando um conjunto de dados é de alta dimensionalidade, reduzindo o número de entradas para torná-lo mais gerenciável, ao mesmo tempo em que preserva a integridade dos dados. 

O machine learning tornou-se um método comum para melhorar a experiência dos usuários com um produto e testar sistemas de garantia de qualidade, que permite que as empresas identifiquem padrões em grandes volumes de dados. Porém, embora ele tenha muitos benefícios, alguns deles podem ser desafiadores permitindo que alguns modelos sejam executados sem intervenção humana, eles podem ser:

• Treinamentos mais longos.
• Risco de resultados imprecisos.
• Falta de transparência na base dos dados agrupados.
• Intervenção humana para validar as saídas.
• Tempos mais longos de treinamento.  

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