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O agrupamento é uma técnica de aprendizado de máquina não supervisionado que agrupa pontos de dados semelhantes, permitindo a análise exploratória de dados sem a necessidade de rótulos. Saiba mais sobre tipos, aplicações e como modelos de embeddings potencializam o agrupamento.
O Agrupamento K-Means é um algoritmo popular de aprendizado de máquina não supervisionado para particionar conjuntos de dados em um número predefinido de grupos distintos e não sobrepostos, minimizando a soma dos quadrados das distâncias entre os pontos de dados e seus centróides de cluster.
Aprendizado de Máquina (ML) é um subconjunto da inteligência artificial (IA) que permite que máquinas aprendam a partir de dados, identifiquem padrões, façam previsões e melhorem a tomada de decisões ao longo do tempo sem programação explícita.
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.
A aprendizagem semi-supervisionada (SSL) é uma técnica de aprendizado de máquina que aproveita dados rotulados e não rotulados para treinar modelos, sendo ideal quando rotular todos os dados é impraticável ou caro. Ela combina as forças do aprendizado supervisionado e não supervisionado para melhorar a precisão e a generalização.
