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Estou interessado em entender em quais situações é apropriado utilizar algoritmos de aprendizado não supervisionado. Das opções a seguir, gostaria de saber qual delas seria mais adequada para esse tipo de algoritmo e por quê.
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Um algoritmo de aprendizado não supervisionado seria adequado para abordar a tarefa de agrupar documentos semelhantes com base em seu conteúdo. Isso é conhecido como tarefa de agrupamento ou clustering, onde o algoritmo identifica automaticamente grupos de documentos sem a necessidade de rótulos ou supervisão. O aprendizado não supervisionado é útil quando se deseja descobrir estruturas ocultas nos dados.
Uma situação em que você usaria um algoritmo de aprendizado não supervisionado é quando deseja agrupar automaticamente dados em clusters ou grupos sem ter rótulos ou categorias pré-definidas. Esses algoritmos são úteis para descobrir padrões e estruturas nos dados de forma não supervisionada.
Um algoritmo de aprendizado não supervisionado seria a escolha adequada quando você deseja agrupar dados em clusters com base em semelhanças, mas não possui rótulos ou categorias predefinidas. Esses algoritmos podem descobrir padrões ocultos nos dados de maneira não supervisionada.
Um algoritmo de aprendizado não supervisionado seria apropriado para tarefas de agrupamento, onde você deseja classificar dados em clusters ou grupos com base em características semelhantes. Esses algoritmos não requerem rótulos ou categorias predefinidas e são úteis para descobrir estruturas nos dados.