Entenda o aprendizado não supervisionado no Machine Learning

O Deep Learning, parte avançada do aprendizado de máquina, vem ganhando muita atenção na indústria. Mas recentemente, os pesquisadores começaram a questionar se o aprendizado profundo é realmente o futuro da Inteligência Artificial.As técnicas de Deep Learning usadas atualmente dependem muito do aprendizado supervisionado. É preciso ensinar um algoritmo específico à máquina para que, só então, ela comece a aprender sozinha.Porém, se a ideia do aprendizado de máquina é imitar o cérebro humano, as máquinas vão precisar aprender coisas, padrões e conceitos sem supervisão. E para alcançar esta capacidade é que surgiu o aprendizado não supervisionado.Vamos conhecer melhor sobre este conceito logo abaixo:

O que é aprendizado de máquina não supervisionado?

O aprendizado não supervisionado é um ramo do Machine Learning que aprende com dados de teste que não foram rotulados, classificados ou categorizados previamente. Em vez de responder à programação de um operador, o aprendizado não supervisionado identifica semelhanças nos dados e reage com base na presença ou ausência de tais semelhanças em cada novo dado.

Por que o aprendizado não supervisionado é importante?

A melhor hora para usar o aprendizado não supervisionado é quando você não tem todos os dados sobre os resultados desejados. Um bom exemplo acontece ao se determinar um mercado-alvo para um produto totalmente novo, nunca comercializado antes. Você possui algumas informações, mas não todas, então, o computador traz alguns insights sobre o possível desempenho de tal produto através desta ferramenta de inteligência artificial.Para chegar em tais resultados, as técnicas de aprendizado de máquina não supervisionadas aplicadas incluem:

• A clusterização, que é uma técnica de aprendizado supervisionado que permite dividir automaticamente o conjunto de dados em grupos de acordo com uma similaridade. No entanto, esta técnica muitas vezes superestima a semelhança entre os grupos com base no algoritmo programado e não trata os pontos de dados como indivíduos. Por isso, a clusterização com uma abordagem não supervisionada é a mais indicada nas tarefas de segmentação de clientes;
• A detecção de anomalias pode descobrir automaticamente pontos de dados incomuns em um conjunto de dados. Isso é útil para identificar transações fraudulentas, descobrir peças defeituosas de hardware ou identificar um caso discrepante causado por um erro humano durante a entrada de informações;
• Outra técnica interessante, a mineração de associação identifica conjuntos de itens que frequentemente ocorrem juntos em seu conjunto de dados. Os varejistas costumam usar esta análise em carrinhos de compra, porque permite que os analistas descubram itens frequentemente comprados juntos, desenvolvendo assim estratégias mais eficazes de marketing e merchandising;
• Por último, os modelos de variáveis ​​latentes são comumente usados ​​para o pré-processamento de dados, como a redução do número de recursos em um conjunto de dados ou a decomposição do conjunto de dados em vários componentes.

O aprendizado de máquina não supervisionado descobre padrões previamente desconhecidos em dados. Como você não sabe quais devem ser os resultados, ainda não há como determinar a precisão deles, tornando o aprendizado de máquina supervisionado mais aplicável aos problemas do mundo real, atualmente.Gostou de aprender sobre o aprendizado de máquina não supervisionado? Ficou com alguma dúvida? Comente abaixo e compartilhe conosco!