O que significa "Autoencoder"?

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Um autoencoder é um tipo de rede neural que aprende a entender dados adivinhando o que cada pedaço de dado é. Ele faz isso sem precisar de ajuda extra ou exemplos rotulados.

#Como Funciona

O autoencoder pega várias amostras de dados e coloca elas em um espaço especial onde itens parecidos ficam perto uns dos outros. Isso significa que quando duas amostras de dados são parecidas, elas vão estar próximas uma da outra nesse espaço. Como resultado, o autoencoder cria uma visão mais clara dos dados.

#Vantagens

Uma vantagem de usar um autoencoder é que ele prepara os dados de um jeito que fica mais fácil de serem classificados ou previstos depois. Ou seja, quando você precisar tomar decisões com base nos dados, pode usar a saída do autoencoder direto, sem precisar ajustar os dados primeiro.

#Aplicações

Autoencoders são especialmente úteis quando se trabalha com dados que incluem números e categorias. Eles ajudam a melhorar a precisão das previsões, facilitando a visualização de padrões em tipos de dados mistos.