Dados não rotulados: compreendendo seu significado e desafios no aprendizado de máquina

Não rotulado refere-se a algo que não possui um rótulo ou nome anexado. No contexto do aprendizado de máquina, dados não rotulados são dados que não foram classificados ou marcados com uma categoria ou classe específica. Esse tipo de dados também é conhecido como dados "não supervisionados", pois não possuem nenhuma supervisão ou orientação de um operador humano.

Em contraste, dados rotulados são dados que foram classificados manualmente ou marcados com uma categoria ou classe específica. Este tipo de dados é usado para treinar modelos de aprendizado de máquina e é essencial para o aprendizado supervisionado.

Exemplos de dados não rotulados incluem:

1. Imagens sem qualquer texto ou rótulo.
2. Gravações de áudio sem transcrições ou tags.
3. Leituras de sensores de um dispositivo sem qualquer contexto ou interpretação.
4. Postagens em mídias sociais sem qualquer categorização ou tags.

Dados não rotulados podem ser difíceis de trabalhar, porque não há uma orientação clara sobre como analisá-los ou interpretá-los. No entanto, os avanços recentes no aprendizado de máquina tornaram possível extrair insights e significado de dados não rotulados usando técnicas como clustering, detecção de anomalias e redução de dimensionalidade.