Mais detalhadamente: se torna a melhor escolha um algoritmo não-supervisionado pelo fato de que não existem muitos dados, com isso os responsáveis pelo projeto também não sabem as respostas (target), portanto é melhor deixar um algoritmo que aprenda por si só (não-supervisionado) agir? Caso houvessem muitos dados, isso influenciaria no conhecimento dos responsáveis do projeto, então eles já saberiam a melhor resposta e, com isso, escolheriam um algoritmo supervisionado? Não sei se ficou claro a minha dúvida, mas desde já, obrigado.
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Seria não-supervisionado pelo fato dos responsáveis pelo projeto não saberem a maneira?
solução!
Olá Otávio!
Tudo bem?
Então, a escolha do algoritmo não está necessariamente ligada à quantidade de dados. Nós podemos ter muitos e muitos dados em ambos os modelos(supervisionado e não supervisionado). Inclusive, quanto maior a quantidade de dados e quanto maior a causalidade deles para ocorrência do que estamos analisando, melhor será o algoritmo.
A escolha, então, do modelo está mais atrelada ao alvo, ao target. Quando não sabemos exatamente quais valores nossa predição deve assumir, e queremos que o próprio algoritmo encontre e organize padrões nos dados baseado no que encontrou no treinamento.
Não sei se respondi exatamente o que perguntou, mas se não ficou claro é só me falar aqui.
Abraços e bons estudos! ;)