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O aprendizado não-supervisionado é utilizado contra dados que não possuem rótulos históricos. A "resposta certa" não é informada ao sistema. O algoritmo deve descobrir o que está sendo mostrado. O objetivo é explorar os dados e encontrar alguma estrutura dentro deles. O aprendizado não-supervisionado funciona bem com dados transacionais. Por exemplo, ele pode identificar segmentos de clientes com atributos similares que podem, então, ser tratados de modo igualmente similar em campanhas de marketing; ou ele pode encontrar os principais atributos que separam segmentos distintos de clientes. Técnicas populares incluem mapas auto-organizáveis, mapeamento por proximidade, agrupamento k-means e decomposição em valores singulares. Esses algoritmos também são utilizados para segmentar tópicos de texto, recomendar itens e identificar pontos discrepantes nos dados. Segundo relatório da B3, atualmente existem 1.161.514 CPFs cadastrados na Bolsa, o que representa um aumento de 40% em relação ao ano de 2018.

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