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Digamos que a sua empresa quer entender melhor o perfil dos clientes que compram em sua plataforma online. Com centenas (ou milhares) de visitas diárias, analisar manualmente o comportamento de cada usuário se torna caro, demorado e pouco eficiente.
Para lidar com esse grande volume de dados, a empresa decide usar aprendizagem não supervisionada. Nesse caso, a IA analisa informações como histórico de compras, tempo de navegação e produtos visualizados para agrupar clientes com comportamentos semelhantes, sem que ninguém precise dizer previamente quais grupos existem.
Com isso, torna-se possível identificar diferentes perfis de clientes, entender padrões de consumo e tomar decisões mais estratégicas, como personalizar ofertas ou melhorar a experiência do usuário.
O que é aprendizado não supervisionado?
O que é aprendizado não supervisionado?
Aprendizagem não supervisionada é uma técnica de machine learning em que o modelo é treinado com dados que não possuem rótulos. Diferente da aprendizagem supervisionada, onde as respostas corretas já são fornecidas, nesse caso a máquina tenta descobrir padrões e estruturas ocultas nos dados por conta própria.
Muitas vezes, esses padrões não são visíveis a olho nu, e é justamente aí que a IA entra: ela analisa grandes volumes de informações para identificar relações entre os elementos e gerar insights ou previsões úteis.
Como funciona?
Como funciona?
Entrada de dados: O modelo recebe um grande conjunto de dados sem qualquer rótulo ou indicação do que cada item representa.
Identificação de padrões: A máquina analisa os dados e identifica padrões ou agrupamentos. Por exemplo, ela pode descobrir que certos dados compartilham características semelhantes e agrupá-los automaticamente.
Previsão: Com base nos padrões identificados, o modelo estabelece conexões, faz previsões ou detecta anomalias que não seriam perceptíveis apenas observando os dados manualmente.
Onde a aprendizagem não supervisionada é usada?
Onde a aprendizagem não supervisionada é usada?
Segmentação de clientes para marketing: Em uma empresa de marketing, entender o perfil dos clientes é essencial para criar campanhas eficazes. Com aprendizagem não supervisionada, é possível alimentar o modelo com dados de comportamento de compra, como histórico de compras, visitas ao site e preferências de produtos. O modelo identifica grupos de clientes com padrões semelhantes, permitindo segmentar os clientes em diferentes categorias e criar campanhas personalizadas para cada grupo, aumentando a efetividade das ações de marketing.
Agrupar notícias: Portais de notícias recebem milhares de artigos diariamente, tornando a classificação manual impraticável. Com aprendizagem não supervisionada, o modelo analisa os textos e agrupa automaticamente artigos com temas semelhantes, como política, esportes e tecnologia. Isso organiza o conteúdo de forma eficiente e proporciona aos leitores uma navegação mais intuitiva e agradável.
Redução de dimensionalidade: Pesquisadores lidam com grandes conjuntos de dados genéticos, que possuem muitas variáveis e são difíceis de analisar. Com aprendizagem não supervisionada, usando técnicas como Análise de Componentes Principais (PCA), é possível reduzir a dimensionalidade dos dados, identificando os componentes mais relevantes e facilitando a visualização e interpretação das informações.
Recomendação de produtos em e-commerce: Plataformas de e-commerce, como a Amazon, utilizam aprendizagem não supervisionada para sugerir produtos. O modelo analisa comportamentos de compra, como itens visualizados ou adquiridos, e identifica padrões automaticamente, sem precisar de rótulos. Com base nesses padrões, ele recomenda produtos que outros usuários com perfis semelhantes compraram, melhorando a experiência de compra.
Segurança da informação: Empresas de cibersegurança utilizam aprendizagem não supervisionada para identificar 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 é sinalizado como potencial ameaça, ajudando a detectar intrusões ou ataques em tempo real.
Em formato gráfico
Em formato gráfico
Um exemplo prático...
Um exemplo prático...
Você saiu de féria e têm uma grande coleção de fotos de viagem. Ao fazer o upload dessas fotos para o Google Fotos, o sistema organiza automaticamente os arquivos em álbuns baseados em locais, datas e até mesmo no reconhecimento de objetos. Por exemplo, ele pode criar álbuns separados para viagens à praia, montanha e cidade, além de identificar fotos de animais, comidas e monumentos. Mas como isso é possível sem saber muito sobre você ou outros usuários?
Análise de características: O Google Fotos utiliza algoritmos de visão computacional para analisar cada imagem, considerando cores, formas, objetos e até rostos. O sistema também aproveita as informações de GPS para identificar locais e estudar a paisagem de fundo.
Agrupamento automático: Com base nessas características, o sistema agrupa fotos que são visualmente semelhantes ou compartilham padrões comuns. Ele consegue identificar pessoas, animais, paisagens, objetos e eventos, organizando-os em coleções coerentes.
Apresentação e visualização: Após o agrupamento, o Google Fotos apresenta os álbuns organizados por categoria e oferece busca inteligente, permitindo localizar fotos específicas usando palavras-chave ou reconhecimento de objetos.
Benefícios da organização automática:
Facilita a navegação: Encontre rapidamente fotos específicas sem percorrer toda a coleção manualmente.
Compartilhamento simples: Crie álbuns e apresentações de slides automáticas para compartilhar com amigos e familiares.
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