O que é Aprendizado de Máquina Não Supervisionado?
📌 O que é Aprendizado de Máquina Não Supervisionado?
O aprendizado não supervisionado é um tipo de Machine Learning em que os algoritmos recebem dados sem rótulos. Isso significa que, ao contrário do aprendizado supervisionado, não existe uma resposta correta já conhecida. O objetivo é descobrir padrões escondidos e estruturas naturais dentro dos dados.
👉 Em resumo: o modelo “explora os dados por conta própria” e encontra relações que não foram explicitamente fornecidas.
🔍 Exemplos práticos
- Segmentação de clientes: agrupar consumidores com comportamentos de compra semelhantes.
- Análise de redes sociais: identificar comunidades ou grupos de interesse.
- Compressão de dados: reduzir a dimensionalidade mantendo informações importantes.
- Detecção de anomalias: identificar comportamentos incomuns, como fraudes bancárias.
⚙️ Principais técnicas de aprendizado não supervisionado
1. Clustering (Agrupamento)
Algoritmos que dividem os dados em grupos com características semelhantes.
- K-Means
- DBSCAN
- Hierarchical Clustering
2. Redução de Dimensionalidade
Usada para simplificar dados muito complexos, facilitando a visualização e análise.
- PCA (Principal Component Analysis)
- t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
- Autoencoders
🧠 Exemplo simples
Imagine que uma loja online queira entender melhor seus clientes.
- Entradas: histórico de compras, frequência de acesso, valores gastos.
- Sem saídas definidas (sem rótulos).
O algoritmo de clustering pode agrupar os clientes em três grupos:
- Compradores frequentes e de alto valor.
- Compradores ocasionais de médio valor.
- Compradores raros de baixo valor.
Esse resultado pode ser usado para estratégias de marketing personalizado.
🚀 Conclusão
O aprendizado não supervisionado é essencial para descobrir insights escondidos nos dados. Ele é usado em situações onde não temos rótulos, mas queremos identificar estruturas, padrões ou anomalias.
Com ele, empresas conseguem entender melhor seus clientes, detectar fraudes e até reduzir a complexidade de grandes volumes de dados.
👉 Esse tipo de aprendizado é um passo além do supervisionado, pois ajuda a revelar o desconhecido.
Veja o próximo post dessa série: Aprendizado de Máquina Por Reforço