Aprendizado de Máquina Supervisionado e Não Supervisionado: Conceitos, Técnicas e Aplicações
Neste texto, vamos explorar o fascinante mundo do aprendizado de máquina, compreender como funcionam as abordagens supervisionada e não supervisionada, conhecer os diferentes contextos em que são aplicadas, e entender a importância desses métodos na evolução da IA.
Texto escrito por Stéfany Coura Coimbra
Aprendizado de Máquina Supervisionado
O aprendizado de máquina supervisionado é um processo no qual o algoritmo é treinado com um conjunto de dados rotulado, onde cada entrada possui uma correspondência conhecida. Cada exemplo de treinamento é associado a uma saída desejada, e o algoritmo busca aprender padrões e relações entre as entradas e as saídas conhecidas. Essa abordagem é amplamente utilizada em tarefas como classificação e regressão, onde o objetivo é fazer previsões com base em dados de entrada.
Principais características:
- Utiliza dados rotulados para treinamento.
- Objetivo: Prever saídas para novas entradas.
- Exemplos: Reconhecimento de imagem, detecção de spam, diagnóstico médico.
Aprendizado de Máquina Não Supervisionado
Ao contrário do aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado confronta o algoritmo com conjuntos de dados não rotulados, onde deve identificar padrões e estruturas por conta própria. Utilizando técnicas como agrupamento e redução de dimensionalidade, essa abordagem busca extrair informações sem orientação explícita, revelando estruturas intrínsecas nos dados.
Principais características:
- Utiliza dados não rotulados.
- Objetivo: Descobrir padrões, estruturas ou grupos.
- Exemplos: Agrupamento de consumidores para análise de mercado, detecção de anomalias.
Comparação entre os dois tipos de aprendizado de máquina
1. Supervisionado vs. Não Supervisionado: Objetivos
- O aprendizado supervisionado busca prever resultados específicos.
- O aprendizado não supervisionado explora padrões e estruturas sem objetivos pré-definidos.
2. Dados: Rotulados vs. Não Rotulados
- O supervisionado requer dados rotulados para treinamento.
- O não supervisionado trabalha com dados não rotulados, dependendo da autonomia do modelo para encontrar padrões.
3. Aplicações Práticas
- Supervisionado é ideal para previsões e classificações precisas.
- Não supervisionado é valioso na descoberta de informações ocultas e clusterização, por exemplo.
A aprendizagem de máquina é uma área muito rica e diversificada, que pode ser aplicada a diversos domínios e problemas. A escolha entre a aprendizagem supervisionada e a não supervisionada depende do tipo e da qualidade dos dados disponíveis, do objetivo e da complexidade da tarefa, e dos recursos e das limitações do sistema. Ambas as formas de aprendizagem têm suas vantagens e desafios, e podem ser complementares ou integradas em soluções híbridas ou semi-supervisionadas. O importante é entender os princípios e as técnicas de cada uma, e saber como avaliar e melhorar os resultados obtidos.
Stéfany é Editora do Blog BiT. Para saber mais sobre ela, acesse:
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Stéfany é apaixonada por tecnologia e também redatora do Blog BiT! É uma dev mineira, adora pão de queijo, pizza e de participar de Hackathons.
Estudante de Engenharia de Computação na Unifei — Universidade Federal de Itajubá, tem muito interesse em tópicos de Inteligência Artificial e Segurança da Informação. Já foi integrante da Equipe Uai!rrior de Robótica por quase 3 anos, maratonista de programação e, no ano de 2023, foi parar do outro lado do mundo na Coreia do Sul, fruto de um intercâmbio na KNU — Kyungpook National University, Daegu.
