O que é Aprendizagem não supervisionada?

Abordagens de treinamento que permitem que um modelo continue aprendendo com novos dados sem esquecer o conhecimento prévio.

O processo de atribuição de tags ou resultados alvo a dados brutos para aprendizagem supervisionada.

Métodos que permitem que os sistemas aprendam padrões a partir dos dados e melhorem com o tempo.

Aprendendo representações de dados não rotulados, prevendo partes mascaradas ou transformadas.

Injustiça sistemática nos resultados do modelo causada por dados, suposições ou escolhas de modelagem distorcidas.

A capacidade de um modelo de seguir padrões de exemplos fornecidos diretamente no prompt.