No aprendizado não supervisionado, o objetivo é obter insights a partir de grandes volumes de dados. O algoritmo de aprendizado não supervisionado ...
No aprendizado não supervisionado, o objetivo é obter insights a partir de grandes volumes de dados. O algoritmo de aprendizado não supervisionado determina o que é diferente ou interessante no dataset. Quais são as três categorias mais comuns de algoritmos de aprendizado não supervisionado?
Clustering, Dimensionality Reduction e Anomaly Detection.
Regressão, Classi�cação a Clustering.
K-means, PCA e Random Forest.
Agrupamento de deslocamento médio, PCA e K-means.
Regressão, Dimensionality Reduction e Anomaly Detection.
a) Clustering, Dimensionality Reduction e Anomaly Detection.
Clustering, Dimensionality Reduction e Anomaly Detection.
Regressão, Classi�cação a Clustering.
K-means, PCA e Random Forest.
Agrupamento de deslocamento médio, PCA e K-means.
Regressão, Dimensionality Reduction e Anomaly Detection.
a) Clustering, Dimensionality Reduction e Anomaly Detection.
💡 1 Resposta
Ed 
A resposta correta é a alternativa a) Clustering, Dimensionality Reduction e Anomaly Detection. Essas são as três categorias mais comuns de algoritmos de aprendizado não supervisionado. O clustering é usado para agrupar dados semelhantes em clusters, a redução de dimensionalidade é usada para reduzir a complexidade dos dados e a detecção de anomalias é usada para identificar pontos de dados incomuns ou anômalos.
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