No aprendizado não supervisionado, o objetivo é obter insights a partir de grandes volumes de dados. O algoritmo de aprendizado não supervisionado ...

As três categorias mais comuns de algoritmos de aprendizado não supervisionado são: 1. Clustering: agrupa dados em clusters ou grupos com base em suas características comuns. 2. Análise de Componentes Principais (PCA): reduz a dimensionalidade dos dados, mantendo as informações mais importantes. 3. Regras de Associação: encontra relações entre diferentes variáveis em um conjunto de dados. Vale lembrar que existem outras categorias de algoritmos de aprendizado não supervisionado, mas essas são as mais comuns.