O Aprendizado Não Supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado sem rótulos ou informações específicas sobre o resultado. Diferente do aprendizado supervisionado, o modelo busca identificar padrões ou estruturas nos dados de forma autônoma, sem saber o que está tentando prever ou classificar.
Como funciona o Aprendizado Não Supervisionado?
Conjunto de Dados Sem Rótulos: O modelo recebe apenas os dados de entrada, sem rótulos ou classificações associadas. Por exemplo, em um conjunto de dados com imagens de frutas, não há informações sobre qual imagem representa uma maçã, banana ou laranja.
Exploração de Padrões: O modelo tenta descobrir padrões, grupos ou estruturas nos dados, como agrupamentos ou representações simplificadas, sem supervisão explícita.
Tarefas: O aprendizado não supervisionado é frequentemente utilizado em tarefas como clusterização, redução de dimensionalidade ou análise de anomalias.
Principais Tarefas de Aprendizado Não Supervisionado:
Clusterização: O modelo busca dividir os dados em grupos ou clusters com base em suas semelhanças.
Exemplos incluem:
K-means: Um algoritmo popular para agrupar dados em clusters com base em distâncias.
DBSCAN: Um algoritmo de clusterização que se baseia na densidade, agrupando pontos que têm muitos vizinhos próximos.
Exemplo: Agrupar clientes em um site de e-commerce com base em seus comportamentos de compra, como aqueles que adquirem produtos semelhantes.
Redução de Dimensionalidade: Técnicas que visam diminuir o número de variáveis ou atributos em um conjunto de dados, preservando o máximo de informações relevantes.
PCA (Análise de Componentes Principais): Uma técnica utilizada para reduzir a dimensionalidade dos dados, transformando-os em um novo sistema de coordenadas.
t-SNE: Uma técnica de redução de dimensionalidade que permite a visualização de dados de alta dimensão em 2D ou 3D. Exemplo: Utilizar PCA para diminuir o número de variáveis em um conjunto de dados de saúde, preservando as informações mais relevantes para a análise.
Análise de Anomalias (Detecção de Outliers): O modelo busca identificar padrões ou dados que se desviam significativamente da norma, conhecidos como anomalias ou outliers.
Isolation Forest: Um algoritmo projetado para detectar anomalias em dados de alta dimensão.
Exemplo: Reconhecer fraudes em transações financeiras ao analisar comportamentos de compra incomuns.
Associação: O modelo descobre relações interessantes entre variáveis nos dados.
Algoritmos de Regras de Associação: Como o Apriori, que são utilizados para identificar relações entre itens em grandes conjuntos de dados, como cestas de compras.
Exemplo: Identificar produtos que costumam ser comprados juntos em um supermercado (por exemplo, “se o cliente compra pão, é provável que compre leite”).
Exemplos de Algoritmos Usados em Aprendizado Não Supervisionado:
K-means: Um algoritmo de clusterização que segmenta os dados em k clusters.
Hierarchical Clustering: Um algoritmo que organiza os dados em uma hierarquia de clusters.
DBSCAN: Um algoritmo baseado em densidade que identifica clusters de diferentes formas e tamanhos.
Autoencoders: Redes neurais que aprendem representações compactas dos dados, funcionando como uma forma de redução de dimensionalidade.
PCA (Análise de Componentes Principais): Um método para reduzir a dimensionalidade dos dados, extraindo as componentes principais.
Vantagens do Aprendizado Não Supervisionado:
Não é necessário rotular os dados, o que elimina a necessidade de trabalho manual para etiquetar grandes volumes de informações.
O modelo tem a capacidade de descobrir padrões ou insights que podem passar despercebidos por humanos ou por métodos supervisionados.
Possui flexibilidade, podendo ser aplicado em diversas áreas, como marketing, saúde, segurança, entre outras.
Desvantagens do Aprendizado Não Supervisionado:
A avaliação é desafiadora: Sem rótulos para comparação, torna-se mais difícil e subjetivo avaliar a qualidade do modelo.
Menos controle sobre os resultados: O modelo pode encontrar padrões que não são necessariamente relevantes ou úteis para o problema que você deseja resolver.
Exemplo Prático:
Suponha que você tenha um conjunto de dados com informações de compras de clientes em um site de e-commerce, mas sem rótulos. Você pode aplicar aprendizado não supervisionado para:
Agrupar clientes em clusters (por exemplo, aqueles que compram produtos semelhantes).
Reduzir a dimensionalidade dos dados, destacando as características mais relevantes dos clientes.
Identificar anomalias ou clientes com comportamentos atípicos, como compras fraudulentas.
Comparação com Aprendizado Supervisionado:
Supervisionado: Necessita de dados rotulados para treinar o modelo, ou seja, a saída esperada é conhecida.
Não Supervisionado: Dispensa dados rotulados e se concentra em identificar padrões ou estruturas nos dados de entrada.
Em resumo, o aprendizado não supervisionado é uma ferramenta poderosa para explorar dados sem a necessidade de rótulos e para descobrir padrões ocultos que podem não ser evidentes à primeira vista.
