Inteligência Artificial - Aprendizado não Supervisionado

Os algoritmos de aprendizado não-supervisionado são técnicas de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado sem rótulos ou informações explícitas sobre as saídas.

O objetivo é explorar os dados e identificar padrões, estruturas ou relações subjacentes, sem a necessidade de supervisionar diretamente o processo com exemplos de entrada e saída corretos.

Esses algoritmos são amplamente utilizados para análise exploratória de dados, redução de dimensionalidade, clustering e outras tarefas onde as respostas desejadas não estão disponíveis.

ALGORÍTMOS DE APRENDIZADO NÃO-SUPERVISIONADO

1 - ANÁLISE DE AGRUPAMENTOS (CLUSTERING)

2 - REDUÇÃO DE DIMENSIONALIDADE

3 - MODELOS DE MISTURA GAUSSIANA

4 - ANÁLISE DE COMPONENTES INDEPENDENTES

5 - ANÁLISE DE DENSIDADE (CLUSTERING)

6 -  REGRAS DE ASSOCIAÇÃO

7 - DETECÇÃO DE ANOMALIAS (ANOMALY DETECTION) 

1 – ANÁLISE DE AGRUPAMENTOS (CLUSTERING)

A análise de agrupamentos, também conhecida como clustering, é uma técnica de aprendizado de máquina não supervisionado usada para dividir um conjunto de dados em grupos (clusters) de objetos semelhantes.

O objetivo é que os objetos dentro de um cluster sejam mais semelhantes entre si do que aos objetos em outros clusters.

Esta técnica é amplamente utilizada em várias áreas, incluindo reconhecimento de padrões, análise de dados, segmentação de mercado e biologia computacional.

2 - REDUÇÃO DE DIMENSIONALIDADE

A redução de dimensionalidade é uma técnica de aprendizado de máquina e análise de dados usada para reduzir o número de variáveis (dimensões) em um conjunto de dados enquanto preserva ao máximo as características importantes da informação original.

Essa técnica é útil para lidar com dados de alta dimensionalidade, simplificando os modelos, reduzindo o tempo de processamento e mitigando o problema da maldição da dimensionalidade.

3 - MODELOS DE MISTURA GAUSSIANA

Os Modelos de Mistura Gaussiana (Gaussian Mixture Models, GMMs) são uma técnica estatística poderosa usada principalmente para modelar a distribuição de dados multivariados em uma população.

Eles são amplamente utilizados em aprendizado de máquina para modelagem probabilística e são especialmente eficazes em problemas de clusterização e modelagem de densidade.

4 - ANÁLISE DE COMPONENTES INDEPENDENTES

 A Análise de Componentes Independentes (Independent Component Analysis, ICA) é uma técnica estatística de aprendizado não supervisionado usada para separar um conjunto de sinais ou variáveis ​​em componentes independentes.

Ao contrário da Análise de Componentes Principais (PCA), que se concentra na identificação de componentes que maximizam a variância, a ICA procura identificar componentes que sejam estatisticamente independentes entre si.

 5 - ANÁLISE DE DENSIDADE (CLUSTERING)

 A análise de densidade, no contexto de aprendizado de máquina e estatística, refere-se à estimativa da distribuição de densidade de um conjunto de dados.

Essencialmente, trata-se de entender como os dados estão distribuídos ao longo de um espaço de características, o que é fundamental para várias tarefas, como modelagem estatística, classificação, clusterização e detecção de anomalias.

6 -  REGRAS DE ASSOCIAÇÃO

Regras de Associação são técnicas utilizadas principalmente em mineração de dados e análise de grandes conjuntos de dados transacionais para identificar padrões frequentes, associações, correlações ou relações entre diferentes itens ou variáveis.

Essa técnica é especialmente útil em problemas onde se deseja descobrir relações entre diferentes itens em grandes conjuntos de transações, como em sistemas de recomendação de produtos, análise de cesta de compras, análise de padrões de consumo, entre outros.

7 - DETECÇÃO DE ANOMALIAS (ANOMALY DETECTION) 

A detecção de anomalias, também conhecida como detecção de outliers, é uma técnica em aprendizado de máquina e estatística usada para identificar padrões que não seguem o comportamento típico ou esperado em um conjunto de dados.

Anomalias são eventos, observações ou padrões que diferem significativamente do restante dos dados, geralmente indicando comportamento incomum, erro, fraude, ou outras situações que merecem atenção especial.

8 - DESCOBERTA DE TÓPICOS (TOPIC MODELING)

A descoberta de tópicos (topic modeling) é uma técnica de aprendizado de máquina não supervisionado utilizada para identificar temas latentes ou tópicos subjacentes em grandes volumes de textos não estruturados.

Essa técnica é amplamente aplicada em áreas como processamento de linguagem natural, mineração de textos e análise de dados para extrair informações significativas e insights sobre o conteúdo textual.