Método de Aprendizagem Supervisionado x Não Supervisionado

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  • #32957
    Fernando Salvador
    Participante

      Jones,

      Estou evoluindo nas aulas deste curso e como ele é iniciado com o método de aprendizagem supervisionado e com bases de exemplos prontas, onde a classe já está definida, a sequencia do aprendizado com os vários tipos de algoritimos está de fácil entendimento, porem não estou conseguindo trazer isso para um case real onde a classe ainda não exista.

      Supondo que eu colete dados de uma base com diversos atributos de características, sejam eles categóricos ou numéricos e queira encontrar relação entre eles para aí sim criar uma classe e submeter a um modelo de aprendizagem, que tipo de algoritimo atua neste “pré processamento” digamos assim, a clusterização por exemplo? Ou seja, é alguma técnica do método não supervisionado que encontra a relação de dados e me auxilia na criação das classes?

      Não estou questionando o conteúdo do curso que é excelente por sinal, mas a sequencia de aprendizado é esta mesma? Se a minha hipótese está correta não deveria ter começado pelo método não supervisionado que me dará suporte para preparar dados e auxiliar no modelo supervisionado?

      Caso meu raciocínio não faça sentido e misturei os temas, e haja este conteúdo nos seus cursos, seria de grande ajuda a indicação por onde estudar melhor métodos que me permitam criar classes que me tragam respostas e permita criar modelos de aprendizagem.

      Abçs

       

       

       

       

       

       

       

       

      #32981
      Fábio Spak
      Participante

        Olá Fernando, segue a resposta do instrutor Denny:

        Em machine learning, o aprendizado supervisionado e não-supervisionado são tratados como tarefas independentes, sendo indiferente aprender uma ou outra antes. Os algoritmos de aprendizado não-supervisionado não costumam ser usados com a finalidade que você comenta, de criar classes para depois usar um algoritmo supervisionado. Eles buscam descobrir padrões nos dados que nos ajudem a classificar dados não rotulados, mas estes próprios padrões podem ser usados depois para classificar novos dados, sem a necessidade de passar pela fase supervisionada. Ou seja, eles não abrangem um pré-processamento, mas sim o próprio cerne do processo de aprendizado (não-supervisionado, no caso). Você vai encontrar dois desses algoritmos na Parte 4 do curso.

        Um abraço e bons estudos!

        #33052
        Fernando Salvador
        Participante

          Fábio / Denny, muito obrigado pelos esclarecimentos. Ficou clara a explicação e conforme fui avançando nas aulas entendi que são métodos distintos e que não auxiliam no pré-processamento.

           

          Abçs!

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