Aprendizado Não Supervisionado (Unsupervised Learning)

Definição

Aprendizado Não Supervisionado (Unsupervised Learning) é uma abordagem de aprendizado de máquina onde os algoritmos trabalham com dados sem rótulos.

Ou seja, o sistema recebe apenas os atributos de entrada, mas não sabe a resposta esperada. O objetivo é descobrir padrões, agrupamentos, estruturas ou relações ocultas nos dados — sem nenhuma supervisão humana direta.

É como dar ao algoritmo um monte de informações desorganizadas e pedir para ele entender sozinho o que tem ali.

Exemplos de uso:

• Agrupar clientes com comportamento de compra semelhante.
• Reduzir dimensionalidade para visualização de dados.
• Detectar anomalias em grandes volumes de informação.

Exemplo prático (Python) — Agrupamento com K-Means

Vamos usar o algoritmo K-Means para identificar grupos de flores no mesmo conjunto de dados Iris, mas sem mostrar as espécies corretas ao modelo — ele não sabe o que é "setosa", "versicolor" ou "virginica". Ele apenas recebe as medidas numéricas e tenta formar agrupamentos com base em similaridade.

Sobre o KMeans

O K-Means agrupa os dados em K grupos baseados na proximidade entre pontos, sem saber previamente a que grupo cada ponto pertence.

Código

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

# 1. Carregar os dados
iris = load_iris()
X = iris.data  # Somente os atributos — sem rótulos

# 2. Criar modelo de agrupamento com 3 grupos (porque sabemos que há 3 espécies)
modelo = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
modelo.fit(X)

# 3. Resultados
grupos = modelo.labels_

# 4. Comparar agrupamento com rótulos reais
df = pd.DataFrame({
    "Medidas": list(X),
    "Grupo (KMeans)": grupos,
    "Espécie Real": iris.target
})

print(df.head())

Saída esperada (exemplo simplificado)

Observe que o modelo agrupou os dados com base nas semelhanças nas medidas, sem ter visto as espécies reais.
Mesmo sem supervisão, o K-Means consegue formar grupos bastante próximos da realidade.

O ciclo do Aprendizado Não Supervisionado

[Conjunto de Dados Não Rotulado]
↓
[Análise ou Agrupamento]
↓
[Descoberta de Padrões]
↓
[Visualização ou Interpretação]
↓
[Ajustes de Parâmetros (ex: número de clusters)]

Essa abordagem é especialmente útil quando não temos rótulos disponíveis, como em grandes bases de clientes, logs de sistemas, dados de sensores ou interações de usuários. O aprendizado não supervisionado permite extrair valor de dados brutos, identificando automaticamente padrões, grupos naturais e anomalias — mesmo sem sabermos, de antemão, o que estamos procurando.

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