Introdução
Unsupervised data, ou dados não supervisionados, são um tipo de dados que não possuem rótulos ou categorias pré-definidas. Isso significa que não há um conjunto de dados de treinamento com respostas conhecidas para orientar o processo de aprendizado de máquina. Neste glossário, vamos explorar o que são dados não supervisionados, como eles são usados na análise de dados e quais são suas aplicações práticas.
O que são dados não supervisionados?
Dados não supervisionados são um tipo de dados que não possuem um rótulo ou categoria associada a eles. Em vez disso, eles são dados brutos que não foram classificados ou organizados de forma alguma. Isso significa que não há respostas conhecidas para orientar o processo de análise, tornando o trabalho com esses dados mais desafiador.
Como os dados não supervisionados são usados?
Os dados não supervisionados são frequentemente usados em tarefas de análise de dados, como clustering e redução de dimensionalidade. No clustering, os dados são agrupados com base em padrões e similaridades, enquanto na redução de dimensionalidade, os dados são transformados em um espaço de menor dimensão para facilitar a análise.
Tipos de algoritmos de aprendizado não supervisionado
Existem vários tipos de algoritmos de aprendizado não supervisionado, incluindo clustering, associação e redução de dimensionalidade. Os algoritmos de clustering dividem os dados em grupos com base em padrões e similaridades, enquanto os algoritmos de associação identificam padrões de co-ocorrência entre os dados. Já os algoritmos de redução de dimensionalidade transformam os dados em um espaço de menor dimensão, preservando as informações mais importantes.
Aplicações práticas de dados não supervisionados
Os dados não supervisionados têm várias aplicações práticas em diferentes áreas, como reconhecimento de padrões, segmentação de mercado, análise de redes sociais e detecção de anomalias. Eles são amplamente utilizados em empresas e organizações para extrair insights valiosos dos dados e tomar decisões informadas.
Vantagens e desvantagens dos dados não supervisionados
Uma das principais vantagens dos dados não supervisionados é a capacidade de descobrir padrões e insights ocultos nos dados, sem a necessidade de rótulos ou categorias pré-definidas. No entanto, uma das principais desvantagens é a falta de orientação durante o processo de análise, o que pode levar a resultados imprecisos ou incompletos.
