O que é unsupervised learning?

O Unsupervised Learning, ou Aprendizado Não Supervisionado, é uma das principais categorias de algoritmos de machine learning. Diferente do aprendizado supervisionado, que requer dados rotulados, o unsupervised-learning identifica padrões em dados não rotulados, agrupando-os ou reduzindo sua dimensionalidade.

Como Funciona o Unsupervised Learning?

No unsupervised-learning, os algoritmos tentam encontrar estruturas ocultas nos dados. Dois dos métodos mais comuns são a Análise de Agrupamento e a Análise de Componentes Principais (PCA):

Análise de Agrupamento

A Análise de Agrupamento, ou clustering, divide os dados em grupos com base em características semelhantes. Algoritmos como K-Means e Hierárquico são exemplos populares de unsupervised-learning usados para clustering.

Análise de Componentes Principais (PCA)

A PCA é usada para reduzir a dimensionalidade dos dados, mantendo as características mais importantes. Isso facilita a visualização e análise dos dados.

Aplicações do Unsupervised Learning

O unsupervised-learning tem diversas aplicações práticas, como segmentação de mercado, detecção de fraudes e recomendação de produtos. Esses algoritmos são essenciais quando não temos acesso a dados rotulados ou queremos descobrir insights ocultos.

Por que Usar Unsupervised Learning?

O unsupervised-learning é valioso porque permite explorar dados sem a necessidade de rotulagem, o que pode ser caro e demorado. Além disso, pode revelar padrões inesperados que não seriam evidentes com outras técnicas.