Os principais modelos de ML não supervisionados para aprender em 2023 ajudam a encontrar padrões e tomar decisões com base nos dados de entrada
Os algoritmos de aprendizado de máquina são classificados em vários tipos: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado por reforço, aprendizado profundo, aprendizado semissupervisionado e modelos generativos. Quando comparados ao aprendizado supervisionado, os modelos de ML não supervisionados permitem que os usuários executem tarefas de processamento mais complexas. Pode ser mais imprevisível do que outros métodos naturais de aprendizagem.
O aprendizado não supervisionado é quando ele pode fornecer um conjunto de dados não rotulados, necessários para analisar e encontrar padrões internos. Redução de dimensão e agrupamento são dois exemplos. Clustering, detecção de anomalias, redes neurais e outros algoritmos de aprendizado não supervisionados são outros exemplos. A máquina é treinada usando dados que não foram rotulados, classificados ou categorizados, e o algoritmo é necessário para operar nesses dados sem supervisão. O aprendizado não supervisionado procura reestruturar o registro de entrada em novos recursos ou um conjunto de objetos com padrões semelhantes. Aqui estão os 10 principais modelos de ML não supervisionados para aprender em 2023:
-
Agrupamento hierárquico
O agrupamento hierárquico é um algoritmo de agrupamento que cria uma hierarquia de agrupamentos. Ele começa com todos os dados, que são atribuídos ao seu cluster. Dois clusters próximos estarão no mesmo cluster neste caso. Quando resta apenas um cluster, o algoritmo termina.
-
Agrupamento de K-means
K denota um algoritmo de agrupamento iterativo que ajuda você a determinar o valor mais alto para cada iteração. Inicialmente, o número desejado de clusters é escolhido. Esse método de agrupamento exige que você divida os pontos de dados em k grupos. Um k mais alto indica grupos menores com maior granularidade. Valores k inferiores indicam grupos maiores com menos granularidade. O algoritmo produz um conjunto de “rótulos”. Ele aloca cada ponto de dados para um dos k grupos. Cada grupo no clustering k-means é definido pela definição de um centróide para cada grupo.
-
K-vizinhos mais próximos
O classificador K-vizinho mais próximo é o mais básico de todos os classificadores de aprendizado de máquina. É diferente de outras técnicas de aprendizado de máquina porque não gera um modelo. É um algoritmo direto que armazena todos os casos disponíveis e classifica novas instâncias usando uma métrica de similaridade. Quando há uma grande lacuna entre os exemplos, funciona muito bem.
-
Análise de componentes principais
A Análise de Componentes Principais é um algoritmo de aprendizado não supervisionado usado no aprendizado de máquina para reduzir a dimensionalidade. É um processo estatístico que usa uma transformação ortogonal para converter observações de recursos correlacionados em um conjunto de recursos linearmente não correlacionados. É uma das ferramentas mais utilizadas para análise exploratória de dados e modelagem preditiva. É um método para extrair padrões fortes de um determinado conjunto de dados, reduzindo as variações.
-
Análise de Componentes Independentes
A Análise de Componente Independente (ICA) é uma técnica de aprendizado de máquina para distinguir fontes independentes em um sinal misto. Ao contrário da análise de componentes principais, que busca maximizar a variância dos pontos de dados, a análise de componentes independentes busca maximizar a independência, ou seja, componentes independentes.
-
Modelos de Mistura Gaussiana
Modelos de mistura gaussiana (GMMs) são um tipo de algoritmo de ML usado para categorizar dados em vários grupos com base na distribuição de probabilidade. Os modelos de mistura gaussiana têm inúmeras aplicações, incluindo finanças, marketing e muitas outras.
-
Detecção de anomalia
A detecção de anomalias é a técnica de identificação de eventos ou observações raras que são estatisticamente diferentes do restante das observações e podem levantar suspeitas. Esse comportamento “anormal” geralmente indica um problema, como fraude de cartão de crédito, falha de máquina em um servidor, ataque cibernético e assim por diante. A anomalia pode ser amplamente classificada em três tipos: Anomalia pontual, Anomalia contextual e Anomalia coletiva.
-
Algoritmo a priori
O algoritmo Apriori gera regras de associação usando conjuntos de itens frequentes e destina-se a funcionar em bancos de dados transacionais. Ele determina o quão fortemente ou fracamente dois objetos estão conectados usando essas regras de associação. Para calcular com eficiência as associações de conjuntos de itens, esse algoritmo emprega uma pesquisa em largura e uma árvore de hash. É o processo iterativo de localizar conjuntos de itens frequentes em um grande conjunto de dados.
-
Crescimento de padrão frequente
Han In propôs o FP-Growth Algorithm in. Este é um método rápido e escalável para minerar todo o conjunto de padrões frequentes usando crescimento de fragmentos de padrão e uma estrutura de árvore de prefixo estendida para armazenar informações compactadas e importantes sobre padrões frequentes chamados de padrão frequente árvore (árvore FP). Han demonstrou em seu estudo que seu método supera outros métodos populares para minerar padrões frequentes, como o Algoritmo Apriori e o TreeProjection.
-
Redes neurais
As redes neurais, também conhecidas como redes neurais artificiais (ANNs) ou redes neurais simuladas (SNNs), são um subconjunto do aprendizado de máquina que formam a base dos algoritmos de aprendizado profundo. Seu nome e estrutura são inspirados no cérebro humano e imitam a forma como os neurônios biológicos se comunicam uns com os outros. As redes neurais artificiais (ANNs) são compostas de camadas de nós, cada uma com uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. Cada nó, ou neurônio artificial, está ligado a outro e tem seu peso e limiar.
O post 10 principais modelos de ML não supervisionados para aprender no ano de 2023 apareceu primeiro no Analytics Insight.
source – www.analyticsinsight.net
