# Aprendizado não supervisionado ## Definição A aprendizagem não supervisionada foi inventado um pouco mais tarde, nos anos 90. É usada com menos frequência, mas às vezes simplesmente não temos escolha. Nela o desafio é descobrir relações implícitas em um conjunto de dados **não rotulados**. Dessa forma, o algoritmo fica encarregado de identificar padrões para rotular os dados. Um exemplo muito comum é a empresa que fornece como base para um sistema de ML um conjunto de dados sobre os clientes e espera que ele identifique possíveis atributos comuns e padrões de comportamento para criar ofertas específicas e segmentadas. No começo, a companhia não conhece bem as informações a ponto de saber as possíveis saídas. ## Tipos de aprendizado não supervisionado É como um aprendizado sem assistência humana, com o sistema ditando os caminhos a seguir. Nesse modelo de algoritmo, as estratégias comuns são: * [**Clustering**](/machine-learning/ml-classico/aprendizado-nao-supervisionado/clustering.md)**;** * [**Redução de dimensão**](/machine-learning/ml-classico/aprendizado-nao-supervisionado/reducao-de-dimensionalidade.md)**;** * [**Regras de Associação**](/machine-learning/ml-classico/aprendizado-nao-supervisionado/regras-de-associacao.md)**.** Abordagens como essas podem ser utilizadas em sistemas de recomendação, em que, com base em informações colaborativas ou específicas, um software consegue filtrar conteúdos ideais em meio a uma miríade deles. É muito usado em lojas de e-commerce, para recomendar produtos que possam ser interessantes para o cliente que visita o site. Similarmente, há serviços de streaming que sugerem músicas ou vídeos que devem ser vistos por um usuário. Tanto Netflix como Amazon utilizam essa abordagem para criar seus algoritmos de recomendação. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://carlossalesti.gitbook.io/machine-learning/ml-classico/aprendizado-nao-supervisionado.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.