Dinâmica 2 - O poder da estatística

[Vigo]

Modelos não supervisionados são um conjunto de métodos de análises estatísticas utilizadas para fazer segmentação ou agrupamentos de indivíduos. Neste contexto usualmente não existe uma variável que é considerada resposta (ou não há interesse em considerar).

[AndreRoGon]

modelos não supervisionados usam dados sem rótulos, e que agrupa os dados por características ou propriedades semelhantes.

[viniciusvellar]

Clustering e Dimension Reduction

[Gibbs]

Modelo não supervisionados - não possuem uma variável alvo, também chamada de exploratório- aplicar a técnica nos dados para segmentar clientes e sugerir uma quantidade de grupos baseada em fatores comuns entre si (heterogêneos). 

[Ludy]

Modelos onde não há disponibilidade de valores para ser previsto pelo modelo, desta forma gera a necessidade de busca por padrões de dados.

[gtavaresjr]

São modelos que não tem uma distribuição de aderência e sim mostra relação entre grupos e variáveis.

[MateusRomani]

Modelos que não requerem o ajuste contínuo de hiperparâmetros, exigindo apenas os dados de entrada.

[Fanes]

São modelos que buscam padrões nos dados, e  quando não existem informações sobre as variáveis ou valores a serem previstos.

[Biancaera]

Modelos não supervisionado, busca-se identificar grupos ou padrões a partir dos dados, sem um objetivo específico a ser alcançado.

[CarlosPierozan]

Os modelos não supervisionados são aqueles que recebem os dados de entrada a fim de estabelecer padrões entre as variáveis. A princípio, não há rótulos ou variáveis resposta a serem modeladas. Um dos exemplos mais conhecidos são os Clusters.

[andre_aa]

O aprendizado não supervisionado procura padrões nos dados em situações onde não existam rótulos ou os valores a serem previstos pelo modelos, ele pode ser utilizado em segmentação de clientes e sistemas de recomendação

[Biancaera1]

O aprendizado não supervisionado procura padrões nos dados em situações onde não existam rótulos ou os valores a serem previstos pelo modelos, ele pode ser utilizado em segmentação de clientes e sistemas de recomendação.

[rodrigo_mprs]

Os modelos não supervisionados funcionam de maneira diferente dos modelos supervisionados, ou seja, só recebem os dados de entrada. Sua função é descobrir os relacionamentos entre os dados apresentados. 

[giuliasvieira]

Nestes modelos, não há variáveis conhecidas e procura-se um padrão no banco de dados. 

[AdenilsonSilva]

São modelos que buscam padrões nos dados quando não existem informações sobre as variáveis ​​ou valores a serem cumpridos.