O aprendizado supervisionado e não supervisionado são dois tipos fundamentais de paradigmas de aprendizado de máquina que atendem a propósitos distintos com base na natureza dos dados e nos objetivos da tarefa em questão. Compreender quando usar o treinamento supervisionado versus o treinamento não supervisionado é crucial para projetar modelos eficazes de aprendizado de máquina. A escolha entre estas duas abordagens depende da disponibilidade de dados rotulados, do resultado desejado e da estrutura subjacente do conjunto de dados.
O aprendizado supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado em um conjunto de dados rotulado. Na aprendizagem supervisionada, o algoritmo aprende a mapear os dados de entrada para a saída correta, sendo apresentados exemplos de treinamento. Esses exemplos de treinamento consistem em pares de entrada-saída, onde os dados de entrada são acompanhados pela saída correta correspondente ou valor alvo. O objetivo do aprendizado supervisionado é aprender uma função de mapeamento de variáveis de entrada para variáveis de saída, que podem então ser usadas para fazer previsões sobre dados não vistos.
A aprendizagem supervisionada é normalmente usada quando o resultado desejado é conhecido e o objetivo é aprender a relação entre as variáveis de entrada e saída. É comumente aplicado em tarefas como classificação, onde o objetivo é prever os rótulos de classe de novas instâncias, e regressão, onde o objetivo é prever um valor contínuo. Por exemplo, em um cenário de aprendizado supervisionado, você poderia treinar um modelo para prever se um email é spam ou não com base no conteúdo do email e no status rotulado como spam/não spam de emails anteriores.
Por outro lado, o aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado em um conjunto de dados não rotulado. Na aprendizagem não supervisionada, o algoritmo aprende padrões e estruturas a partir dos dados de entrada sem feedback explícito sobre a saída correta. O objetivo da aprendizagem não supervisionada é explorar a estrutura subjacente dos dados, descobrir padrões ocultos e extrair insights significativos sem a necessidade de dados rotulados.
A aprendizagem não supervisionada é comumente usada quando o objetivo é explorar os dados, encontrar padrões ocultos e agrupar pontos de dados semelhantes. É frequentemente aplicado em tarefas como clustering, onde o objetivo é agrupar pontos de dados semelhantes em clusters com base em suas características, e redução de dimensionalidade, onde o objetivo é reduzir o número de características enquanto preserva as informações essenciais nos dados. Por exemplo, em um cenário de aprendizagem não supervisionado, você poderia usar clustering para agrupar clientes com base em seu comportamento de compra, sem qualquer conhecimento prévio dos segmentos de clientes.
A escolha entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada depende de vários fatores. Se você possui um conjunto de dados rotulado e deseja prever resultados específicos, o aprendizado supervisionado é a escolha apropriada. Por outro lado, se você possui um conjunto de dados não rotulado e deseja explorar a estrutura dos dados ou encontrar padrões ocultos, o aprendizado não supervisionado é mais adequado. Em alguns casos, uma combinação de técnicas supervisionadas e não supervisionadas, conhecida como aprendizagem semissupervisionada, pode ser usada para aproveitar os benefícios de ambas as abordagens.
A decisão de usar treinamento supervisionado versus treinamento não supervisionado em aprendizado de máquina depende da disponibilidade de dados rotulados, da natureza da tarefa e do resultado desejado. Compreender as diferenças entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada é essencial para projetar modelos eficazes de aprendizagem de máquina que possam extrair insights significativos e fazer previsões precisas a partir dos dados.
Outras perguntas e respostas recentes sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- O que é conversão de texto em fala (TTS) e como funciona com IA?
- Quais são as limitações em trabalhar com grandes conjuntos de dados em aprendizado de máquina?
- O aprendizado de máquina pode prestar alguma assistência dialógica?
- O que é o playground do TensorFlow?
- O que realmente significa um conjunto de dados maior?
- Quais são alguns exemplos de hiperparâmetros do algoritmo?
- O que é aprendizagem em conjunto?
- E se um algoritmo de aprendizado de máquina escolhido não for adequado e como podemos ter certeza de selecionar o correto?
- Um modelo de aprendizado de máquina precisa de supervisão durante seu treinamento?
- Quais são os principais parâmetros usados em algoritmos baseados em redes neurais?
Veja mais perguntas e respostas em EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning