Aprendizado supervisionado: Entenda como funciona

O aprendizado supervisionado ou treinamento guiado é um método popular dentro do campo da inteligência artificial que permite que algoritmos aprendam a partir de um conjunto de dados rotulados.

Neste artigo, vou te explicar melhor como funciona esse método e abordar algumas de suas aplicações, vantagens e desvantagens.

O que é Aprendizado Supervisionado

Definição

Esse método é uma abordagem de machine learning em que algoritmos são treinados usando pares de entrada-saída, conhecidos como dados de treinamento rotulados.

O algoritmo cria um modelo preditivo, capaz de analisar novos dados e produzir previsões com base nas informações extraídas do treinamento realizado com as amostras de treinamento.

Modelos de Aprendizado Supervisionado

Existem dois tipos principais de modelos:

Regressão

Modelos de regressão são utilizados quando o objetivo é prever valores numéricos. Alguns exemplos de tarefas comuns de regressão são previsão de vendas, preço de imóveis e previsão meteorológica.

Classificação

Modelos de classificação são utilizados quando o objetivo é categorizar os dados em classes específicas. Exemplos de tarefas de classificação incluem identificação de spam em e-mails, reconhecimento de imagens e detecção de fraudes.

Etapas do Processo de aprendizado supervisionado

Coleta e preparação de dados

Comece coletando um conjunto de dados rotulados. Este conjunto de dados deve ser suficientemente grande e abrangente para permitir que o algoritmo aprenda a relação entre as entradas e saídas.

Você deve preparar os dados por meio de limpeza, tratamento de valores ausentes e normalização, por exemplo.

Treinamento do modelo

Em seguida, você deve dividir o seu conjunto de dados em dois subconjuntos: dados de treinamento e dados de teste. Você deve treinar seus modelos usando o conjunto de treinamento, você pode ajustar os parâmetros para minimizar algum tipo de erro.

Avaliação do modelo

Após o treinamento, é necessário avaliar a performance do modelo utilizando o conjunto de dados de teste. Essa avaliação fornece uma indicação da capacidade do modelo de generalizar para novas situações, ou seja, sua eficácia em realizar previsões em dados não vistos anteriormente.

Ajuste e otimização do modelo

Se a avaliação do modelo indicar que a performance é insatisfatória, pode ser necessário ajustar e otimizar o modelo. Isso pode incluir a seleção de diferentes algoritmos ou a alteração de seus parâmetros.

Aplicações do Aprendizado Supervisionado

Você pode utilizar esses algoritmos supervisionados para:

– Detecção de fraude em transações financeiras

– Diagnóstico médico

– Previsão do tempo

– Reconhecimento de voz e imagem

– Análise de sentimentos em textos

Vantagens e desvantagens

Vantagens

– Alta precisão: Com um conjunto de dados rotulados suficientemente grande e de qualidade, uma modelagem guiada pode alcançar alta precisão em suas previsões.

– Facilidade de interpretação: Os modelos de aprendizado supervisionado são geralmente mais fáceis de interpretar em comparação com outros métodos de aprendizado de máquina.

Desvantagens

– Dependência de dados rotulados: Uma das principais limitações dessa modelagem guiada é a necessidade de um conjunto de dados rotulados. A rotulação dos dados pode demorar.

– Risco de overfitting: Modelos de aprendizado supervisionado são suscetíveis ao overfitting, o que ocorre quando o modelo se ajusta tão bem aos dados de treinamento que perde a capacidade de generalizar para novos exemplos.

Perguntas frequentes sobre aprendizado supervisionado

Qual a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado?

No supervisionado, você treina os algoritmos usando dados rotulados, enquanto no não supervisionado, algoritmos não possuem informações sobre os resultados esperados e precisam encontrar padrões ou agrupar dados sem a ajuda de rótulos.

Para entender melhor sobre o treinamento não supervisionado, que utilizam dados não rotulados, acesse nosso blog post por esse link.

Como escolher o algoritmo supervisionado mais adequado para uma tarefa específica?

A escolha do algoritmo adequado depende de diversos fatores, como a natureza do problema, quantidade e qualidade dos dados e recursos computacionais disponíveis.

Como você pode usar o aprendizado supervisionado com dados não numéricos?

Sim, você pode aplicar o aprendizado supervisionado com dados não numéricos, como texto e imagens, embora seja necessário pré-processar esses dados antes de utilizá-los em um modelo.

Quais são os principais desafios no aprendizado supervisionado?

Os principais desafios no aprendizado supervisionado incluem a obtenção de dados rotulados de qualidade, evitar o problema de overfitting e encontrar o algoritmo e a parametrização corretos para o modelo.

Qual o tamanho ideal do conjunto de dados para o aprendizado supervisionado?

O tamanho ideal do conjunto de dados depende da complexidade do problema e do algoritmo utilizado. Em geral, quanto maior e mais diverso o conjunto de dados, melhor será a capacidade do modelo de generalizar para novas situações.

Foto do autor

Pedro Mandelli

Estudante de Sistemas de Informação na Universidade Federal de Santa Catarina. 4 anos de Experiência gerando crescimento para empresas online, principalmente com compra de mídia online e criação de conteúdos, tanto em vídeo como escrito. Comecei a estudar inteligência artificial para alavancar minha produtividade como indivíduo e nos meus projetos, porém percebi que faltava muito conteúdo sobre o assunto. A partir da minha experiência prática, estou criando o site Domine IA, com o objetivo de divulgar minhas ferramentas e ajudar pessoas a entenderem como usar inteligência artificial para produzir mais e melhor.

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