Aprendizagem não supervisionada: Termo de IA explicado

No mundo da inteligência artificial e da aprendizagem automática, a aprendizagem não supervisionada é um termo importante.

Como funciona a aprendizagem não supervisionada

Ao contrário da aprendizagem supervisionada, a aprendizagem não supervisionada não requer dados rotulados, mas permite que a IA reconheça padrões e estruturas nos dados por si só.

• A aprendizagem não supervisionada não fornece ao algoritmo dados de treino rotulados. Funciona com dados brutos não estruturados.
• Para detetar padrões e semelhanças nos dados, o algoritmo utiliza técnicas como o agrupamento e a redução da dimensionalidade.
• O agrupamento é um dos métodos mais comuns de aprendizagem não supervisionada, em que o algoritmo agrupa pontos de dados semelhantes. Isto permite que sejam descobertos agrupamentos naturais nos dados.
• A aprendizagem não supervisionada é utilizada em muitos domínios, incluindo o processamento da fala, o reconhecimento de imagens, a deteção de anomalias e os sistemas de recomendação.

Áreas de aplicação da aprendizagem não supervisionada

A aprendizagem não supervisionada estabeleceu-se como uma ferramenta indispensável numa vasta gama de áreas de aplicação. A capacidade de extrair informações valiosas de dados não rotulados abre muitas novas possibilidades para empresas e instituições de investigação.

• As empresas utilizam a aprendizagem não supervisionada para segmentar os clientes em diferentes grupos com base em padrões de comportamento, padrões de compra e preferências. Isto permite estratégias de marketing personalizadas.
• Em finanças, a aprendizagem não supervisionada é utilizada para detetar transacções ou actividades invulgares que possam indicar uma potencial fraude.

• A aprendizagem não supervisionada também pode ser utilizada para analisar grandes corpora de texto para identificar automaticamente tópicos relevantes e agrupar documentos em conformidade.

• No processamento de imagens, a aprendizagem não supervisionada é utilizada para segmentar objectos ou regiões numa imagem, o que é importante para a condução autónoma, imagens médicas e sistemas de vigilância.
• A aprendizagem não supervisionada também pode ser utilizada para modelos generativos, como as redes adversariais generativas (GAN), para gerar novos dados que se assemelhem às distribuições dos dados de treino. Isto é aplicado principalmente nos domínios da arte, dos media e da criação de conteúdos.