Fatoração de Matriz Não Negativa (NMF)

A fatorização de matrizes não negativas (NMF) é um algoritmo popular de aprendizado de máquina usado para decompor uma matriz não negativa em dois fatores não negativos. Os fatores geralmente têm tamanhos diferentes, sendo que um representa a aproximação da matriz original e o outro representa os componentes não negativos. A NMF pode ser usada para identificar padrões em dados que podem ser usados em tarefas como agrupamento, aprendizado métrico e modelagem de tópicos.

A NMF foi proposta pela primeira vez por Paatero e Tapper (1994) e, desde então, tornou-se uma técnica popular no aprendizado de máquina devido à sua capacidade de produzir recursos interpretáveis e à sua robustez a ruídos. Em comparação com outros métodos de fatoração de matriz, a NMF é mais resistente ao ajuste excessivo devido à sua restrição de não negatividade, que ajuda a controlar a complexidade do modelo e evita que o aprendizado seja divergente.

A NMF tem sido aplicada a uma variedade de aplicativos de computador, incluindo visão computacional para redução de ruído de imagens e identificação facial, processamento de linguagem natural para agrupamento de documentos e consultas de pesquisa e bioinformática para agrupamentos de genes e análise de estrutura de proteínas. Além disso, a NMF tem sido usada em aplicações de engenharia, como processamento de sinais e identificação de sistemas.

Essa técnica tem várias vantagens sobre outros métodos, incluindo sua capacidade de lidar com conjuntos de dados complicados com valores ausentes, extrair recursos significativos dos dados e produzir resultados altamente interpretáveis. Apesar de seu sucesso, a NMF tem algumas limitações, como a incapacidade de capturar com precisão estruturas complexas nos dados e a exigência de que os dados de entrada sejam não negativos.

A NMF se tornou uma ferramenta popular para aplicativos orientados por dados, como sistemas de recomendação e segmentação de clientes. Essa técnica é uma ferramenta poderosa para descobrir informações de dados que antes eram inacessíveis e pode ser usada em muitos tipos de aplicativos para reduzir a complexidade e descobrir padrões e relacionamentos nos dados.