O que é Aprendizado Não Supervisionado

O aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina que lida com dados não rotulados. Ao contrário do aprendizado supervisionado, seu objetivo é encontrar padrões e estruturas dentro dos dados sem a orientação de rótulos. Essa técnica é fundamental em muitas aplicações, como agrupamento, redução de dimensionalidade e aprendizado de regras de associação.

O agrupamento é um método usado para agrupar pontos de dados, de modo que os pontos no mesmo grupo sejam mais semelhantes entre si. A redução de dimensionalidade simplifica os dados ao reduzir o número de características, mantendo informações essenciais. O aprendizado de regras de associação ajuda a descobrir relacionamentos entre variáveis, comumente usado na análise de cestas de mercado para entender o comportamento de compra dos consumidores.

Uma grande vantagem do aprendizado não supervisionado é sua capacidade de lidar com grandes quantidades de dados não rotulados, o que é frequentemente comum em cenários do mundo real. No entanto, também apresenta desvantagens, como a falta de critérios de avaliação claros, tornando difícil avaliar o desempenho do modelo.

Olhando para o futuro, o aprendizado não supervisionado deve se tornar cada vez mais importante, especialmente nos campos de big data e inteligência artificial. Pesquisadores estão continuamente explorando novos métodos para melhorar sua eficácia, como empregar técnicas de aprendizado por reforço e redes adversariais generativas (GAN).