Aprendizado não supervisionado

Introdução ao aprendizado de máquina

Hadrien Lacroix

Content Developer at DataCamp

Aprendizado não supervisionado

o aprendizado não supervisionado é destacado

Introdução ao aprendizado de máquina

Aprendizado não supervisionado

  • Aprendizado não supervisionado = nenhuma coluna de destino
    • Nenhuma orientação
    • Examina todo o conjunto de dados
    • Tenta detectar padrões
Introdução ao aprendizado de máquina

Aplicações

agrupamento, associação e aprendizado não supervisionado são subgrupos do aprendizado supervisionado

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Agrupamento

o agrupamento é destacado

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Exemplo de agrupamento

cães e gatos

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Grupo de espécies

cães e gatos por espécie

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Grupo de cores

cães e gatos por cor

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Grupo de origem

cães e gatos por origem

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Modelos de agrupamento

  • K Means:
    • Especificar o número de clusters
  • DBSCAN (agrupamento espacial baseado em densidade de aplicativos com ruído):
    • Especificar o que constitui um cluster
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Tabela Iris

tabela iris

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K-Means com 4 clusters

iris_clustering_four_clusters

Introdução ao aprendizado de máquina

K-Means com 3 clusters

agrupamento da íris em três grupos

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Verdade de base

![agrupamento de íris com legenda] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/5717/datasets/51b97e04358b193797c86c0088fc59b22d74634d/iris_clusters.png = 70)

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Detecção de anomalias

a detecção de anomalias é destacada

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Detecção de discrepâncias

  • Detecção de anomalias = detecção de discrepâncias
  • Discrepâncias = observações que diferem das demais
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Discrepâncias

discrepâncias

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Eliminação de discrepâncias

removendo discrepâncias

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Casos de uso de detecção de anomalias

  • Descobrir dispositivos que falham rápido ou duram mais tempo
  • Descobrir fraudadores que conseguem enganar o sistema
  • Descobrir pacientes que resistem a uma doença fatal
  • ...
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Associação

a associação é destacada

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Associação

recomendação da amazon

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Vamos praticar!

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