Aprendizado não supervisionado
Aprendizado não supervisionado é um método de aprendizado de máquina em que um modelo encontra padrões e estrutura em dados que não têm rótulos ou respostas corretas predefinidas.
O que significa aprendizado não supervisionado
No aprendizado não supervisionado não existe gabarito. O modelo recebe dados brutos e é solicitado a descobrir sozinho a estrutura dentro deles - normalmente agrupando itens semelhantes ou identificando os incomuns.
Por exemplo, dê a um modelo dados de milhares de clientes sem rótulos, e ele pode agrupá-los em segmentos naturais com base em comportamentos compartilhados. Ninguém definiu esses grupos antecipadamente - o modelo os encontrou nos dados.
Por que o aprendizado não supervisionado importa
O aprendizado não supervisionado é uma ideia fundamental em como a IA lida com dados brutos e sem rótulo, que são a maioria dos dados no mundo real. Conhecê-lo completa sua compreensão de como a IA aprende.
Perguntas frequentes
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