Quando um modelo aprende padrões e partilha a informação, requer dados precisos para ajudar a máquina a aprender esses padrões. É disto que se trata a aprendizagem da máquina. Com várias técnicas e métodos, treina a sua máquina para que esta possa executar tarefas utilizando inteligência artificial. Esta técnica é uma forma popular de aprendizagem da máquina, mas existem várias falhas.
Enfrentamos vários desafios nos modelos de treino que utilizam este método. Para começar, os dados de etiquetagem são os que mais o incomodam; não é possível encontrar dados etiquetados com precisão para alimentar o modelo. Além disso, os dados custam muito, e por vezes, não funcionam como se pretende. Outra técnica está em funcionamento e ainda não ganhou popularidade, pelo que se pode esperar ver esta tecnologia em avanços futuros.
A técnica é uma aprendizagem não supervisionada. Esta técnica de aprendizagem não inclui dados com etiquetas ou padrões. Em vez disso, fornece-se o modelo com dados em bruto limitados. O algoritmo da máquina processará os dados, e o resultado será um novo padrão e rótulos. Neste artigo, aprenderemos a fundo sobre a aprendizagem não supervisionada.


O que é a aprendizagem não supervisionada


Neste método ou técnica, não é necessário supervisionar ou partilhar dados etiquetados com o modelo. Em vez disso, o algoritmo do modelo compreenderá automaticamente e começará a aprender com os dados sem orientação. O modelo utilizará os dados não etiquetados para identificar novos padrões e informações devido à concepção do seu algoritmo. Com este método, podemos encontrar informação nova e previamente não identificada.
Este tipo de comportamento de aprendizagem é semelhante ao dos seres humanos”. Imagine como analisamos e observamos o meio envolvente para recolher os dados e compreender e reconhecer as coisas. Da mesma forma, máquinas com algoritmo de aprendizagem não supervisionado descobrem padrões para encontrar resultados úteis. Por exemplo, o sistema pode identificar a diferença entre cães e gatos ao compreender tanto as características como as características dos animais.


Como funciona o Algoritmo de Aprendizagem Não Supervisionada


Algoritmos não supervisionados funcionam sem qualquer formação adequada. Funciona assim que recebe os dados. O algoritmo toma as suas próprias decisões e encontra formas de ordenar as variáveis e verificar se elas se encaixam. Outro benefício deste método é que não tem de fornecer dados etiquetados. O sistema explorará os dados e definirá regras em conformidade. Há um processo definido de trabalhar para o resultado num algoritmo de aprendizagem não supervisionado. Aqui estão algumas das etapas em que este algoritmo funciona:

Este algoritmo irá explorar a estrutura dos dados e definir o seu próprio padrão.

Extrair percepções úteis que podem ser utilizadas para analisar a saída.

Ajuda a tornar o processo de tomada de decisão mesmo produtivo.
Em palavras simples, este algoritmo descreve a informação e identifica as categorias para que se possa compreender facilmente os dados a partir de insights. Existem duas técnicas principais para aplicar a técnica de aprendizagem não supervisionada

Clustering

Redução da dimensionalidade


Redes Neurais não supervisionadas

Estas redes neurais são treinadas nos dados etiquetados para que possam identificar a regressão e classificação. Esta aprendizagem mecânica é supervisionada pela aprendizagem mecânica. Estas redes neuronais são também treinadas directamente sobre dados não rotulados através de esquemas não supervisionados.


Técnicas de aprendizagem não supervisionada

1.Clustering

O agrupamento é uma das técnicas de algoritmos importantes e populares para a aprendizagem não supervisionada. Este algoritmo encontra o padrão e categoriza a recolha dos dados. Neste método, é possível processar os dados e identificar os grupos a partir desses dados. Neste tipo de aprendizagem não supervisionada, também se pode definir quantos grupos se pretende encontrar. O agrupamento divide-se ainda mais em diferentes grupos:

Exclusivo:
Neste método de agrupamento de dados, só se pode ordenar os dados de modo a que um único dado só possa pertencer a um agrupamento. O exemplo deste método inclui K significa

Aglomerante
Num algoritmo de aglomeração, cada dado é um aglomerado. A relação entre os dois aglomerados irá diminuir o número de aglomerados na produção. Um exemplo desta aprendizagem não supervisionada é o clustering hierárquico.

Sobreposição
O algoritmo de sobreposição incluirá cada dado em múltiplos dados de cluster. Isto significa que cada dado incluirá em mais do que um cluster, dependendo dos valores de adesão – por exemplo, Fuzzy C-Means.

Probabilístico
Neste método, os dados são distribuídos no agrupamento com base nos factores que incluem. Por exemplo, em sapatos de homem, sapatos de mulher, luvas de homem, luvas de mulher, o algoritmo fará dois agrupamentos, luvas, e sapatos.

2.Redução da dimensionalidade

A classificação e os problemas de aprendizagem da máquina são resolvidos através destes métodos, dependendo de muitos factores. Estes factores são chamados características e são as variáveis dos dados. Quanto mais características fornecer o algoritmo, tanto mais difícil se torna compreender os conjuntos de formação. Estas características são por vezes redundantes e correlacionadas. É quando se precisa de ajuda do algoritmo de redução da dimensionalidade. Este algoritmo não supervisionado irá reduzir as variáveis aleatórias e obter um princípio para estas variáveis. O algoritmo divide-o em diferentes características e extracção de selecção.

Conclusão

Um algoritmo de aprendizagem sem supervisão é a formação de uma máquina através de dados não identificados e não classificados. A partir destes dados, o algoritmo calcula os padrões e semelhanças e faz vários grupos. Este algoritmo é diferente do algoritmo supervisionado de uma forma que não requer qualquer supervisão para a aprendizagem. Por exemplo, se fornecer ao modelo algumas imagens de cães e gatos, ele categorizará as características dessas imagens e fará grupos de cães e gatos dependendo das semelhanças e dissimilitudes.