Embedded Files
Imagine que você trabalha em uma empresa que quer monitorar o perfil dos clientes que compram produtos em sua plataforma online. Se você recebe centenas de visitas diárias em sua página, analisar manualmente cada detalhe que pode ajudar a definir os perfis de usuários se torna caro e demorado. Devido ao grande volume de dados, você decide usar aprendizagem não supervisionada para automatizar essa tarefa e te ajudar a reduzir esses clientes em grupos para que você possa identificá-los melhor.
O Que é Aprendizagem Não Supervisionada?
O Que é Aprendizagem Não Supervisionada?
Aprendizagem não supervisionada é uma técnica de machine learning onde o modelo é treinado com dados que não possuem rótulos. Diferente da aprendizagem supervisionada, onde as respostas corretas são fornecidas, a aprendizagem não supervisionada tenta encontrar padrões e estruturas ocultas nos dados por conta própria. Nesses casos os padrões e relacionamento entre os dados geralmente não são visíveis a "olho nu" e, por isso, a máquina usa o seu poder de associação e de encontrar essas relações entre os elementos para aprender e gerar previsões.1
Como Funciona?
Como Funciona?
Entrada de dados: O modelo recebe um grande conjunto de dados sem qualquer rótulo ou indicação sobre o que cada dado representa.
Identificação de padrões: O modelo analisa os dados e tenta identificar padrões ou agrupamentos. Ele pode, por exemplo, descobrir que certos dados têm características semelhantes e agrupá-los.
Previsão: Com base nos padrões identificados, a máquina vai estabalecer as conexões do que pode ser associado e criar novas sugestões ou detectar anomalias que não puderam ser observadas somente olhando os dados.
Onde Esse Tipo de Aprendizagem é Usada?
Onde Esse Tipo de Aprendizagem é Usada?
Segmentação de clientes: Imagine que você trabalha em uma empresa de marketing e quer entender melhor seus clientes para criar campanhas mais eficazes. Com aprendizagem não supervisionada, você pode alimentar o modelo com dados de comportamento de compra dos clientes, como histórico de compras, visitas ao site e preferências de produtos. O modelo pode identificar grupos de clientes com comportamentos semelhantes, permitindo que você segmente seus clientes em diferentes categorias e crie campanhas personalizadas para cada segmento.
Agrupar notícias: Um portal de notícias recebe milhares de artigos diariamente. Classificar manualmente cada artigo em categorias seria impraticável. Usando aprendizagem não supervisionada, o modelo pode analisar os textos dos artigos e agrupar automaticamente aqueles que tratam de temas semelhantes, como política, esportes, tecnologia, etc. Isso ajuda a organizar o conteúdo de maneira eficiente e oferece aos leitores uma navegação mais intuitiva.
Redução de dimensionalidade: Em biologia, pesquisadores lidam com grandes conjuntos de dados genéticos. Esses dados têm muitas variáveis e analisar todas pode ser complicado. Usando técnicas de aprendizagem não supervisionada como Análise de Componentes Principais (PCA), os cientistas podem reduzir a dimensionalidade desses dados, identificando os componentes mais importantes e facilitando a visualização e interpretação das informações.
Recomendação de produtos: Plataformas de e-commerce, como a Amazon, usam aprendizagem não supervisionada para recomendar produtos. O modelo analisa os comportamentos de compra dos usuários, como os itens que visualizaram ou compraram, e identifica padrões sem a necessidade de rótulos. Com base nesses padrões, ele pode recomendar produtos que outros usuários com comportamentos semelhantes compraram, melhorando a experiência de compra.
Segurança da informação: Empresas de segurança cibernética utilizam aprendizagem não supervisionada para detectar atividades incomuns ou suspeitas em suas redes. O modelo analisa o tráfego de rede e os logs de atividades, identificando padrões normais de comportamento. Qualquer desvio significativo desses padrões pode ser sinalizado como uma potencial ameaça, ajudando a detectar intrusões ou ataques cibernéticos em tempo real.
Em formato gráfico
Em formato gráfico
Um exemplo prático...
Um exemplo prático...
Imagine que você tenha uma grande coleção de fotos de viagem. Ao fazer o upload dessas fotos para o Google Fotos, o sistema automaticamente as organiza em álbuns baseados em locais, datas e até mesmo reconhecimento de objetos. Por exemplo, ele pode criar álbuns separados para suas viagens à praia, montanha e cidade, além de identificar automaticamente fotos de animais, comidas e monumentos. Mas como será que ele faz isso sem saber (quase) nada sobre você e de outros usuários?
Análise de características: O Google Fotos usa algoritmos avançados de visão computacional para analisar as características visuais de cada imagem, como cores, formas, objetos e até mesmo reconhecimento de rostos. Além disso, ele usa as configurações de seu GPS para identificar onde você está para poder marcar isso nas fotos e usar a visao computacional para estudar a paisagem de fundo.
Agrupamento automático: Com base nessas características, o sistema do Google Fotos agrupa automaticamente fotos que são visualmente semelhantes ou que possuem as mesmas características. Ele pode identificar e agrupar fotos de pessoas, animais, paisagens, objetos e eventos.
Apresentação e visualização: Após o agrupamento, o Google Fotos apresenta as fotos em álbuns ou coleções organizadas por categoria. Ele também oferece recursos de busca inteligente, permitindo que você encontre fotos específicas usando palavras-chave ou reconhecimento de objetos.
A organização automática de fotos pelo Google Fotos pode ser útil para:
Facilitar a navegação: Permitir que você encontre rapidamente fotos específicas sem percorrer manualmente toda a coleção.
Permitir o compartilhamento simples: Facilitar o compartilhamento de fotos com amigos e familiares por meio de álbuns organizados e apresentações de slides automáticas.
Page updated
Google Sites
Report abuse