Guia de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado: 7 Exemplos de Aplicações na Vida Real
O Guia de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado: 7 Exemplos de Aplicações na Vida Real fornece uma visão geral desse campo da inteligência artificial, explorando técnicas como clustering, detecção de anomalias e decomposição de dados.
Publicado em 9 de agosto de 2023
Glossário
Aprendizado de Máquina Não Supervisionado
O que é Aprendizado de Máquina Não Supervisionado?
O Aprendizado de Máquina Não Supervisionado é um ramo da inteligência artificial que envolve algoritmos e técnicas utilizadas para identificar padrões e estruturas ocultas em conjuntos de dados, sem a necessidade de um conjunto de treinamento rotulado. Diferentemente do aprendizado de máquina supervisionado, onde os dados são rotulados e o objetivo é fazer previsões ou classificações, o aprendizado não supervisionado é usado quando não temos conhecimento prévio sobre a estrutura dos dados ou os resultados desejados. Em vez disso, é utilizado para explorar e descobrir padrões e insights por conta própria.
Como funciona o Aprendizado de Máquina Não Supervisionado?
O Aprendizado de Máquina Não Supervisionado usa uma variedade de algoritmos para explorar dados não rotulados e descobrir estruturas ocultas. Esses algoritmos geralmente são divididos em duas categorias principais: baseados em modelo e baseados em agrupamento.
Algoritmos Baseados em Modelo
Os algoritmos de modelo definem uma distribuição de probabilidade para os dados e, em seguida, procuram ajustar os dados a essa distribuição. Exemplos de algoritmos baseados em modelo incluem o Naive Bayes, Hidden Markov Models (HMM) e Mixture Models.
Algoritmos Baseados em Agrupamento
Já os algoritmos de agrupamento procuram identificar grupos de pontos de dados que sejam similares entre si e diferentes dos pontos de dados de outros grupos. Entre os algoritmos de agrupamento mais comuns estão o K-means, o DBSCAN e o Hierarchical Clustering.
Importância do Aprendizado de Máquina Não Supervisionado na Vida Real
O Aprendizado de Máquina Não Supervisionado desempenha um papel fundamental em várias aplicações da vida real. Aqui estão algumas razões pelas quais é importante:
- Descoberta de padrões ocultos
- Segmentação de clientes
- Detecção de anomalias
- Análise de texto e classificação
7 Exemplos de Aplicações do Aprendizado de Máquina Não Supervisionado na Vida Real
- Recomendação de produtos
- Agrupamento de genes
- Detecção de intrusões em redes
- Análise de sentimento
- Reconhecimento de padrões de fala
- Detecção de fraudes
- Segmentação de mercado
Conclusão
O Guia de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado: 7 Exemplos de Aplicações na Vida Real fornece uma visão geral do campo do aprendizado não supervisionado e sua importância nas aplicações da vida real. Ao entender os conceitos e aplicações do aprendizado não supervisionado, podemos aproveitar todo o potencial que essa área da inteligência artificial tem a oferecer.
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