Como funciona o aprendizado de máquina não supervisionado?

O aprendizado não supervisionado refere-se ao treinamento de um sistema de IA usando informações que não são classificadas ou rotuladas. O que isso significa idealmente é que o algoritmo tem que agir sobre as informações sem qualquer orientação prévia.
No aprendizado não supervisionado, a máquina agrupa informações não classificadas/não ordenadas sobre semelhanças e diferenças. Isso é feito sem o fornecimento de categorias para a máquina categorizar os dados. Os sistemas que utilizam tal aprendizado são geralmente associados ao modelo de aprendizado generativo.

Como funciona o aprendizado de máquina não supervisionado?

No aprendizado não supervisionado, um sistema de IA é apresentado com dados não rotulados e não categorizados e os algoritmos do sistema atuam nos dados sem treinamento prévio. A saída depende dos algoritmos codificados. Submeter um sistema ao aprendizado não supervisionado é uma maneira estabelecida de testar as capacidades desse sistema.
Algoritmos de aprendizado não supervisionado podem executar tarefas de processamento mais complexas do que sistemas de aprendizado supervisionado. No entanto, o aprendizado não supervisionado pode ser mais imprevisível do que o modelo alternativo. Um sistema treinado usando o modelo não supervisionado pode, por exemplo, descobrir sozinho como diferenciar cães e gatos, também pode adicionar categorias inesperadas e indesejadas para lidar com raças incomuns, que podem acabar bagunçando as coisas em vez de mantê-las em ordem. pedido.

Para algoritmos de aprendizado não supervisionado, o sistema de IA é apresentado com um conjunto de dados não rotulado e não categorizado. A coisa a ter em mente é que este sistema não passou por nenhum treinamento prévio. Em essência, a aprendizagem não supervisionada pode ser pensada como aprendizagem sem um professor.
No caso de aprendizado supervisionado, o sistema possui entradas e saídas. Assim, dependendo da diferença entre a saída desejada e a saída observada, o sistema está configurado para aprender e melhorar. No entanto, no caso de aprendizado não supervisionado, o sistema possui apenas entradas e nenhuma saída.
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O aprendizado não supervisionado é extremamente útil durante as tarefas associadas à mineração de dados e extração de recursos. O objetivo final do aprendizado não supervisionado é descobrir tendências e padrões ocultos nos dados ou extrair os recursos desejados. Como dissemos anteriormente, o aprendizado não supervisionado lida apenas com o conjunto de dados de entrada sem nenhum conhecimento ou aprendizado prévio. Portanto, existem dois tipos de aprendizado não supervisionado:

Aprendizado paramétrico não supervisionado

O aprendizado paramétrico não supervisionado pressupõe uma distribuição paramétrica de dados. O que isso significa é que esse tipo de aprendizado não supervisionado pressupõe que os dados vêm de uma população que segue uma distribuição de probabilidade específica com base em alguns parâmetros. Em teoria, se considerarmos uma distribuição normal de uma família de objetos, veremos que todos os membros possuem alguma característica semelhante e são sempre parametrizados por média e desvio padrão. Isso significa que, se soubermos a média e o desvio padrão, e se a distribuição for normal, podemos descobrir com muita facilidade a probabilidade de observações futuras. O aprendizado paramétrico não supervisionado é muito mais difícil do que o aprendizado supervisionado padrão porque não há rótulos disponíveis; portanto, não há medida predefinida de precisão para testar a saída.

Aprendizado não supervisionado não paramétrico

O aprendizado não supervisionado não paramétrico refere-se ao agrupamento do conjunto de dados de entrada. Cada cluster, em essência, diz algo sobre as categorias e classes dos itens de dados presentes no conjunto. Este é o método mais comumente usado para modelagem de dados e análise de dados com tamanhos de amostra pequenos. Esses métodos também são chamados de métodos livres de distribuição porque, diferentemente do caso do aprendizado paramétrico, o modelador não precisa fazer nenhuma suposição sobre a distribuição de toda a população.
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Neste ponto, é essencial mergulhar um pouco no que queremos dizer com clustering.

Então, o que é clusterização?

O agrupamento é um dos conceitos subjacentes mais importantes quando se trata de aprendizado não supervisionado. Trata-se de encontrar uma estrutura ou padrão em uma coleção de dados não categorizados. Uma definição simples de um cluster poderia ser “o processo de agrupar o objeto em classes de modo que cada membro de uma classe seja semelhante ao outro de uma maneira ou de outra”.
Portanto, um cluster pode ser simplesmente definido como uma coleção de objetos de dados que são “semelhantes” entre um cluster e “dissimilares” aos objetos do outro cluster.

Aplicações de aprendizado de máquina não supervisionado

O objetivo do aprendizado de máquina não supervisionado é descobrir padrões e tendências anteriormente ocultos nos dados. Mas, na maioria das vezes, os padrões de dados são aproximações pobres do que o aprendizado de máquina supervisionado pode alcançar – por exemplo, eles segmentam os clientes em grandes grupos, em vez de tratá-los como indivíduos e fornecer comunicações altamente personalizadas. No caso de aprendizado não supervisionado, não sabemos qual será o resultado e, portanto, se precisarmos projetar um modelo preditivo, o aprendizado supervisionado faz mais sentido no contexto do mundo real.
O caso de uso ideal para usar o aprendizado de máquina não supervisionado é quando você não tem dados sobre os resultados desejados. Por exemplo, se você precisar determinar um mercado-alvo para um produto totalmente novo. No entanto, se você deseja categorizar melhor sua base de consumidores, o aprendizado supervisionado é a melhor opção.
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Vejamos algumas aplicações de técnicas de aprendizado de máquina não supervisionadas:

1. O aprendizado não supervisionado é extremamente útil para a detecção de anomalias em seu conjunto de dados. A detecção de anomalias refere-se à localização de pontos de dados significativos em sua coleta de dados. Isso é bastante útil para descobrir transações fraudulentas, descobrir peças quebradas de hardware ou identificar quaisquer discrepâncias que possam ter ocorrido durante a entrada de dados.
2. A mineração de associação significa identificar um conjunto de itens que ocorrem juntos em um conjunto de dados. Essa é uma técnica bastante útil para análise de cestas, pois permite que os analistas descubram coisas compradas frequentemente em conjunto. A mineração de associação não é possível sem agrupar os dados e, quando você fala em agrupamento, fala em algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado.
3. Mais um caso de uso de aprendizado não supervisionado é a redução de dimensionalidade. refere-se à redução do número de recursos em um conjunto de dados e, assim, permitindo um melhor pré-processamento de dados. Modelos de variáveis ​​latentes são comumente usados ​​para esse propósito e são possíveis apenas pelo uso de algoritmos de aprendizado não supervisionado.

Os padrões e tendências descobertos usando o aprendizado não supervisionado também podem ser úteis ao aplicar algoritmos de aprendizado supervisionado posteriormente – por exemplo, o aprendizado não supervisionado pode ajudá-lo a realizar a análise de cluster em um conjunto de dados e, em seguida, você pode usar o aprendizado supervisionado em qualquer cluster de sua escolha/ precisar.
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Em suma, aprendizado de máquina e inteligência artificial são campos incrivelmente complexos, e qualquer sistema de IA sofisticado que você encontrar provavelmente usará uma combinação de vários algoritmos e mecanismos de aprendizado. Dito isto, se você é um iniciante, é imperativo que você conheça os pontos-chave que giram em torno de todas as técnicas primárias de aprendizado.

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Esperamos ter sido capazes de esclarecer os pontos mais sutis de um algoritmo de aprendizado não supervisionado. Se você tiver alguma dúvida, por favor, deixe-a nos comentários abaixo!