Tudo o que você deve saber sobre algoritmos de aprendizado não supervisionado

Algoritmos de Aprendizagem Não Supervisionada

O aprendizado de máquina tem visto muito desenvolvimento nos últimos anos, e o aprendizado não supervisionado faz parte disso. O aprendizado de máquina é um assunto amplo e, por isso, é dividido em três categorias. Desses três, discutiremos o aprendizado não supervisionado neste artigo. O aprendizado não supervisionado é um dos tópicos relativamente novos no setor de tecnologia.

Tem muitos desafios, mas também uma vasta lista de vantagens. Neste artigo, você descobrirá o que é o aprendizado não supervisionado, como funciona, quais são seus problemas, suas vantagens e quais são os algoritmos presentes nele. Mantivemos o mais abrangente possível.

Então vamos começar.

O que é Aprendizagem Não Supervisionada?

Quando você não fornece nenhum rótulo ao algoritmo de aprendizado e o deixa encontrar estrutura na entrada por si só, isso é chamado de aprendizado não supervisionado. O aprendizado não supervisionado é um dos três tipos de aprendizado de máquina; os outros dois são aprendizado semi-supervisionado e aprendizado supervisionado. A aprendizagem não supervisionada pode ser um meio para um fim ou um objetivo em si mesmo.

Para entender o aprendizado não supervisionado, imagine-o como um teste em que o examinador não tem uma chave de respostas para comparar suas respostas. Que teste emocionante seria esse, certo? Bem, o aprendizado não supervisionado permite que você trabalhe com a entrada e encontre as respostas que estava procurando. Talvez você quisesse encontrar um padrão na entrada que não havia notado antes. Ou talvez você queira entender como os dados são distribuídos em um espaço específico.

Problemas de Aprendizagem Não Supervisionada

O aprendizado não supervisionado pode ser bastante popular, mas isso não significa que não tenha seus problemas. Existem vários desafios que você pode enfrentar devido a esses algoritmos. Em primeiro lugar, você não consegue descobrir se está concluindo a tarefa ou não quando está usando o aprendizado não supervisionado.

Isso porque, no aprendizado supervisionado, você tem um padrão para comparar sua saída. Você define métricas que permitem a tomada de decisões com base no ajuste do modelo. Recall, precisão e outras medidas semelhantes ajudam você a ver a precisão do seu modelo. E você pode ajustar os parâmetros desse modelo para melhorar a precisão do mesmo. Se sua precisão não fosse alta, você obteria uma pontuação correspondente, o que significaria que você precisa melhorar seu modelo.

O aprendizado não supervisionado não tem rótulos. Portanto, é quase impossível obter uma medida objetiva da precisão do seu modelo. Como você pode ter certeza de que seu algoritmo de cluster k-means encontrou o cluster certo? Como você determinaria a precisão de sua saída? O aprendizado supervisionado fornece pontuações de precisão para ajudá-lo a determinar se sua saída está correta ou não. Mas com o aprendizado não supervisionado, você não tem esse luxo. Saiba mais sobre os tipos de aprendizado supervisionado.

Agora, se o aprendizado não supervisionado é útil para resolver um problema ou não depende de muitos fatores. O aprendizado não supervisionado não seria tão prevalente se não tivesse nenhum aplicativo. Discutimos sua importância na próxima seção.

Por que o aprendizado não supervisionado é necessário

Depois de ler os desafios que esse método apresenta, você pode se perguntar se é útil. Bem, o aprendizado não supervisionado tem muitos benefícios, e algumas das razões pelas quais é tão prevalente estão abaixo:

• Ele permite que as máquinas resolvam problemas que as mentes humanas não podem devido ao preconceito ou à capacidade.
• O aprendizado não supervisionado é adequado para explorar dados desconhecidos. Se você não sabe o que precisa encontrar, então este é o método perfeito para você.
• É muito caro anotar grandes conjuntos de dados. Como resultado, os especialistas contam com alguns exemplos para trabalhar no problema.
• Se você não souber quantas classes os dados têm, precisará usar algoritmos de aprendizado não supervisionados. Um ótimo exemplo disso é a mineração de dados.

Um ótimo exemplo de aprendizado não supervisionado são os sistemas de recomendação. Os sistemas de recomendação funcionam coletando os dados históricos de uma pessoa e sugerindo suas recomendações de acordo. Esses sistemas de recomendação usam aprendizado não supervisionado para fazer essas sugestões. Exemplos desses sistemas incluem Netflix e YouTube.

Assim, você pode ver que o aprendizado não supervisionado é bastante eficaz para resolver um tipo específico de problema. Agora que você reconhece sua importância, podemos passar para seções mais detalhadas e dar uma olhada em suas categorias.

Categorias de Aprendizagem Não Supervisionada

Podemos classificar o aprendizado não supervisionado em duas categorias:

Paramétrico

Ao assumir uma distribuição paramétrica de dados, você usará esses algoritmos de aprendizado não supervisionados. Nesse caso, você pensa que a média e o desvio padrão parametrizam todos os membros de uma família típica de distribuições. Você também assume que os dados se originam de uma população seguindo uma distribuição de probabilidade baseada em um conjunto específico de parâmetros.

Isso significa que você pode saber a probabilidade de observações futuras apenas conhecendo a média e o desvio padrão. Você usará o algoritmo de maximização de expectativa e a construção de modelos de mistura gaussiana para prever a classe da amostra que você possui. Como você tem rótulos de resposta para trabalhar, é um pouco mais complicado e desafiador resolver esses problemas. Você não teria quaisquer medidas corretivas para comparar seus resultados.

Não paramétrico

Nesta categoria, você agrupa os dados em clusters. Cada cluster dos dados aponta algo sobre as classes e tipos dos mesmos. É um método padrão para modelar e analisar dados quando você tem amostras pequenas. Com modelos não paramétricos, você não precisa fazer suposições sobre a distribuição populacional dos dados. É por isso que outro nome popular para aprendizado não supervisionado não paramétrico é aprendizado não supervisionado sem distribuição.

Conceitos Essenciais em Algoritmos de Aprendizagem Não Supervisionada

Compressão de dados

Devido aos altos custos de armazenamento e às limitações de nosso poder de computação, estamos continuamente procurando maneiras de aumentar a eficiência de nossas operações de dados. E uma ótima solução nesse sentido é a redução da dimensionalidade. A redução de dimensionalidade é um processo presente no aprendizado não supervisionado, e funciona com base em vários conceitos semelhantes à Teoria da Informação.

A redução de dimensionalidade pressupõe que a maioria dos dados é redundante e que você pode representar quase todas as informações em um conjunto de dados usando apenas uma fração dos dados que possui.

Dois dos algoritmos mais populares que os especialistas usam para esse fim são Decomposição de Valor Singular e Análise de Componente Principal. O primeiro fatoriza seus dados no produto três outros, enquanto o último encontra as combinações lineares que transmitem a maior parte da variação ou diferença presente em seus dados. Existem muitos algoritmos diferentes presentes no aprendizado não supervisionado que executam uma variedade de tarefas.

Leia também: Ideias de projetos de aprendizado de máquina para iniciantes

Ao reduzir a dimensionalidade de seus dados, você pode aprimorar o pipeline de aprendizado de máquina . Se você puder reduzir os dados por ordem de grandeza, poderá reduzir substancialmente o poder de computação e o espaço de armazenamento necessários. Isso irá ajudá-lo a reduzir os custos operacionais também. Um ótimo exemplo de aprendizado não supervisionado, neste caso, é a visão computacional. SVD e PCA são bastante úteis na compressão de dados de imagens. E os especialistas usam um deles no estágio de pré-processamento dos pipelines de aprendizado de máquina.

Agrupamento

No agrupamento, você organiza os pontos de dados em grupos de forma que os membros de um grupo sejam semelhantes de alguma forma. É provavelmente o problema mais crucial presente na aprendizagem não supervisionada. No clustering, você cria grupos de pontos de dados semelhantes e os separa de pontos de dados diferentes deles.

O agrupamento se concentra em determinar o agrupamento interno da entrada. Como é um conceito de aprendizado não supervisionado, funciona com dados não rotulados. Ele forma grupos de pontos de dados de acordo com a semelhança que percebe em suas características. No entanto, se um cluster está correto ou não depende do usuário.

Os algoritmos de clustering são de quatro tipos e são os seguintes:

• Algoritmos de agrupamento probabilísticos
• Algoritmos de agrupamento hierárquico
• Algoritmos de clustering sobrepostos
• Algoritmos de cluster exclusivos

O nome do primeiro tipo é autoexplicativo. O segundo foca na união de dois clusters mais próximos, enquanto os algoritmos de sobreposição utilizam conjuntos fuzzy para que um ponto possa pertencer a vários clusters. Os dados do último grupo de forma que um ponto de dados de um cluster não possa pertencer a outros grupos.

Modelos generativos

Nos modelos generativos, você obtém os dados de treinamento para gerar novas amostras a partir deles. Esses modelos têm a tarefa de criar dados semelhantes aos que você fornece a eles. E eles fazem isso aprendendo a essência de seus dados de forma eficiente. Os modelos generativos podem aprender os recursos dos dados que você fornece a eles, e isso é uma vantagem significativa a longo prazo. Os conjuntos de dados de imagem são um ótimo exemplo de modelos generativos. Com a ajuda de um conjunto de dados de imagem, você pode produzir muitas imagens semelhantes.

Qual o proximo ?

O aprendizado não supervisionado é um conceito amplo de aprendizado de máquina. Existem muitos algoritmos presentes nesta categoria, e você deve ter notado quanta variedade existe entre eles. Se você quiser saber mais sobre esse assunto, acesse nosso blog. Você encontrará muitos artigos úteis sobre aprendizado não supervisionado e aprendizado de máquina.

Se você estiver interessado em aprender mais sobre aprendizado de máquina, confira o PG Diploma in Machine Learning & AI do IIIT-B e upGrad, projetado para profissionais que trabalham e oferece mais de 450 horas de treinamento rigoroso, mais de 30 estudos de caso e atribuições, IIIT- B Status de ex-aluno, mais de 5 projetos práticos práticos e assistência de trabalho com as principais empresas.