Definição – o que significa aprendizagem não supervisionada?
A aprendizagem não supervisionada é um método usado para permitir que as máquinas classifiquem objetos tangíveis e intangíveis, sem fornecer às máquinas qualquer informação prévia sobre os objetos. As coisas que as máquinas precisam classificar são variadas, como hábitos de compra do cliente, padrões de comportamento de bactérias e ataques de hackers. A ideia principal por trás do aprendizado não supervisionado é expor as máquinas a grandes volumes de dados variados e permitir que elas aprendam e deduzam dos dados. No entanto, as máquinas devem primeiro ser programadas para aprender com os dados.
Definirtec explica a aprendizagem não supervisionada
Os sistemas de computador precisam dar sentido a grandes volumes de dados estruturados e não estruturados e fornecer insights. Na realidade, pode não ser viável fornecer informações prévias sobre todos os tipos de dados que um sistema de computador pode receber durante um período de tempo. Tendo isso em mente, o aprendizado supervisionado pode não ser adequado quando os sistemas de computador precisam de informações constantes sobre novos tipos de dados. Por exemplo, ataques de hackers em sistemas financeiros ou servidores bancários tendem a mudar sua natureza e padrões com frequência, e o aprendizado não supervisionado pode ser mais apropriado em tais casos, uma vez que os sistemas precisam ser habilitados para aprender rapidamente a partir de dados de ataque e inferir os tipos de ataques futuros e sugerir ações preventivas.