Aprendizado não supervisionado

O aprendizado não supervisionado é um método em que as máquinas aprendem a classificar coisas sem receber informações prévias sobre elas. Isto posto, saiba o que é aprendizado não supervisionado, como funciona e o seu significado.

O que significa aprendizado não supervisionado?

O termo é usado para classificar objetos e padrões de comportamento de diferentes tipos, como hábitos de compra e comportamento de bactérias.

As máquinas são expostas a grande quantidade de dados variados e são programadas para aprender e fazer inferências a partir desses dados.

No entanto, as máquinas devem primeiro ser programadas para aprender com os dados.

A Techopedia explica o aprendizado não supervisionado

Os sistemas de computador precisam entender grandes volumes de dados estruturados e não estruturados e fornecer percepções.

Na realidade, pode não ser viável fornecer informações prévias sobre todos os tipos de dados que um sistema de computador pode receber em 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 a sistemas financeiros ou servidores de bancos tendem a mudar sua natureza e padrões com frequência, e o aprendizado não supervisionado pode ser mais adequado nesses casos, pois os sistemas precisam ser capazes de aprender rapidamente com os dados de ataque, inferir os tipos de ataques futuros e sugerir ações preventivas.