Aprendizado Não Supervisionado: Entenda essa técnica de ML

A inteligência artificial tem ganhado crescente popularidade e se tornado cada vez mais relevante em diversos setores. Uma das técnicas utilizadas nesse campo é o aprendizado não supervisionado, um algoritmo de machine learning que representa uma abordagem distinta ao treinamento com base em dados sem informações prévias.

Neste artigo, vou abordar em detalhes o que é o esse treinamento de máquina não supervisionado, suas principais técnicas e modelos, além de como funciona e as aplicações no mundo real.

Entendendo o aprendizado não supervisionado

Um treinamento não supervisionado é uma das três categorias principais de machine learning, juntamente com o supervisionado e o por reforço. Essa abordagem se baseia na descoberta de padrões e estruturas subjacentes em dados não rotulados e apresenta vantagens e desafios específicos.

Princípio básico

O objetivo do desse algoritmo é treinar um modelo que seja capaz de identificar e entender padrões não explícitos em um conjunto de dados sem informações prévias ou orientação. A maior parte dos dados disponíveis no mundo real não é rotulada, o que faz dessa abordagem particularmente relevante.

Vantagens e desafios

Entre as vantagens de você treinar um modelo não supervisionado, podemos citar:

– Capacidade de explorar a estrutura dos dados e encontrar padrões sem supervisão humana;

– Possibilidade de identificar padrões inesperados ou desconhecidos;

– Adaptabilidade e escalabilidade.

No entanto, também é importante considerar os desafios dessa abordagem:

– Garantir a qualidade e relevância dos padrões identificados;

– Dificuldade de avaliar o desempenho de um modelo, já que não há rótulos para referência ou comparação;

– Dependência de técnicas avançadas e específicas para cada aplicação.

Técnicas e modelos de aprendizado não supervisionado

Existem diversas técnicas e modelos que você pode utilizar. Selecionamos as principais para que você possa entender melhor como essa abordagem funciona.

Agrupamento

O agrupamento, ou clustering, consiste na divisão de um conjunto de dados em grupos (clusters) que possuam características similares. Você pode usar essa técnica para segmentar o mercado e entender o comportamento dos clientes.

– Algoritmos de agrupamento: K-means, Hierárquico, DBSCAN, entre outros.

Redução de dimensionalidade

Reduzir a dimensionalidade tem como objetivo simplificar os dados e torná-los mais fácil de serem processados e analisados pelo seu algoritmo. Essa técnica é comum em visualizações e análises de grandes conjuntos de dados.

– Algoritmos de redução de dimensionalidade: PCA, t-SNE, UMAP, entre outros.

Aplicações práticas do aprendizado não supervisionado

Você pode usar essa abordagem em diversas situações no mundo real. Confira alguns exemplos:

Segmentação de clientes

Empresas podem utilizar o aprendizado não supervisionado para identificar segmentos de clientes com características semelhantes, possibilitando ações de marketing e vendas mais direcionadas e efetivas.

Detecção de anomalias

A detecção de anomalias é fundamental na identificação de fraudes financeiras, falhas em sistemas ou problemas de qualidade. Você pode usar esse tipo de aprendizado para identificar comportamentos atípicos em relação aos padrões normais.

Análise de sentimentos

Você pode aplicar a análise de sentimento em textos e mensagens nas redes sociais, ou até mesmo em vídeos e imagens, permitindo que você identifique opiniões positivas ou negativas sobre seus produtos, serviços ou marcas.

O aprendizado não supervisionado é capaz de analisar tais textos e identificar padrões de sentimentos sem precisar de dados rotulados.

Ao longo deste artigo, você teve a oportunidade de entender o que é o aprendizado não supervisionado, suas técnicas e modelos, como funciona e as aplicações no mundo real. Essa abordagem oferece oportunidades valiosas para a geração de insights e a descoberta de padrões ocultos em dados não rotulados.

Perguntas frequentes sobre aprendizado não supervisionado

Como o aprendizado não supervisionado se diferencia do supervisionado?

O não supervisionado se baseia em dados não rotulados e busca entender padrões e estruturas subjacentes sem informações prévias. Já o supervisionado trabalha com dados rotulados e aprende com base em exemplos fornecidos.

Para entender melhor sobre o aprendizado supervisionado e treinar seu modelo com dados rotulados, acesse nosso blog post nesse link.

O aprendizado não supervisionado é a melhor abordagem para todas as situações?

Você deve escolher a abordagem de acordo com o seu problema e dos dados disponíveis. Uma classificação não supervisionado é mais adequada para situações em que você busca explorar dados não rotulados e encontrar padrões previamente desconhecidos.

O que é um algoritmo de agrupamento?

Um algoritmo de agrupamento é uma técnica de aprendizado não supervisionado que divide os dados em grupos (clusters) com características similares.

A redução de dimensionalidade é sempre necessária?

Você não precisa usar a redução de dimensionalidade no seu modelo, mas pode ser útil para você simplificar seus dados e facilitar sua análise e processamento, bem como para melhorar a performance do modelo.

O aprendizado não supervisionado pode ser utilizado para análise de sentimentos de textos?

Sim, o aprendizado não supervisionado é capaz de identificar padrões de sentimentos em textos e mensagens sem a necessidade de dados rotulados e pode ser aplicado para analisar opiniões sobre produtos, serviços ou marcas em redes sociais.

Foto do autor

Pedro Mandelli

Estudante de Sistemas de Informação na Universidade Federal de Santa Catarina. 4 anos de Experiência gerando crescimento para empresas online, principalmente com compra de mídia online e criação de conteúdos, tanto em vídeo como escrito. Comecei a estudar inteligência artificial para alavancar minha produtividade como indivíduo e nos meus projetos, porém percebi que faltava muito conteúdo sobre o assunto. A partir da minha experiência prática, estou criando o site Domine IA, com o objetivo de divulgar minhas ferramentas e ajudar pessoas a entenderem como usar inteligência artificial para produzir mais e melhor.

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