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O aprendizado não supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina que treina algoritmos em dados não rotulados para descobrir padrões, estruturas e relacionamentos ocultos. Métodos comuns incluem agrupamento, associação e redução de dimensionalidade, com aplicações em segmentação de clientes, detecção de anomalias e análise de cesta de mercado.
A aprendizagem não supervisionada é um ramo do aprendizado de máquina focado em encontrar padrões, estruturas e relacionamentos em dados não rotulados, possibilitando tarefas como agrupamento, redução de dimensionalidade e aprendizagem de regras de associação para aplicações como segmentação de clientes, detecção de anomalias e motores de recomendação.
Descubra como a Engenharia e Extração de Atributos aprimoram o desempenho de modelos de IA ao transformar dados brutos em insights valiosos. Conheça técnicas essenciais como criação de atributos, transformação, PCA e autoencoders para melhorar a precisão e eficiência em modelos de ML.
A extração de características transforma dados brutos em um conjunto reduzido de características informativas, aprimorando o aprendizado de máquina ao simplificar os dados, melhorar o desempenho dos modelos e reduzir os custos computacionais. Descubra técnicas, aplicações, ferramentas e insights científicos neste guia abrangente.
A redução de dimensionalidade é uma técnica fundamental no processamento de dados e aprendizado de máquina, reduzindo o número de variáveis de entrada em um conjunto de dados enquanto preserva informações essenciais para simplificar modelos e melhorar o desempenho.
