Um algoritmo de clustering é um exemplo de aprendizado não supervisionado, que agrupa pontos de dados que têm características semelhantes sem depender de treinamento e validação de previsões de rótulo. O aprendizado supervisionado é uma categoria de algoritmos de aprendizado que inclui regressão e classificação, mas não clustering. Algoritmos de classificação e regressão são exemplos de aprendizado de máquina supervisionado.
O clustering é um tipo de aprendizado de máquina que analisa dados não rotulados para encontrar semelhanças presentes nos dados. Em seguida, agrupa (clusters) dados semelhantes. Neste exemplo, a empresa pode agrupar clientes online com base em atributos que incluem dados demográficos e comportamentos de compra. Em seguida, a empresa pode recomendar novos produtos para os grupos de clientes mais propensos a se interessar por eles. Classificação e classificação multiclasse são usadas para prever categorias de dados. A regressão é um cenário de aprendizado de máquina que é usado para prever valores numéricos.
Princípios de aprendizado de máquina – Treinamento | Microsoft Learn
O que são modelos de classificação? ─ Treinamento | Microsoft Learn