Aprendizado de regras de associação

O aprendizado de regras de associação é uma técnica de aprendizado de máquina usada para analisar e interpretar grandes conjuntos de dados. Ela pode ser usada para identificar relações entre itens de dados ou elementos dentro do conjunto de dados. As regras de associação resultantes podem então ser usadas para fazer previsões sobre eventos não observados ou inferências sobre padrões não revelados nos dados.

O aprendizado de regras de associação é uma forma de aprendizado não supervisionado, o que significa que não requer rótulos ou respostas. Em vez disso, o algoritmo tenta encontrar padrões e relacionamentos com base apenas nos dados. Esses padrões são então usados para criar "regras" que identificam associações frequentes entre elementos do conjunto de dados.

Essas regras podem ser usadas para tarefas de modelagem preditiva, agrupamento e classificação, como a identificação de padrões de compra de clientes, a previsão de compras futuras de clientes, a segmentação de clientes em grupos, entre muitos outros aplicativos. Além disso, o aprendizado de regras de associação também pode ser usado em outras tarefas de mineração de dados, como mecanismos de pesquisa, detecção de fraude de cartão de crédito, segmentação de mercado e mineração da Web.

Em comparação com outras técnicas de aprendizado de máquina, como redes neurais, máquinas de vetores de suporte e árvores de decisão, o aprendizado de regras de associação é considerado fácil de interpretar. Isso torna o sistema particularmente útil em situações em que é importante compreender os princípios subjacentes dos dados. Embora o aprendizado de regras de associação não exija uma grande quantidade de dados, ele exige dados suficientes para encontrar padrões interessantes e significativos.

Como os computadores armazenam e analisam cada vez mais grandes quantidades de dados, espera-se que o aprendizado de regras de associação se torne uma ferramenta poderosa para mineração de dados e análise preditiva.