Aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço são três abordagens distintas no campo do aprendizado de máquina. Cada abordagem utiliza diferentes técnicas e algoritmos para resolver diferentes tipos de problemas e atingir objetivos específicos. Vamos explorar as distinções entre essas abordagens e fornecer uma explicação abrangente de suas características e aplicações.
O aprendizado supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o algoritmo aprende a partir de dados rotulados. Os dados rotulados consistem em exemplos de entrada emparelhados com sua saída correta correspondente ou valor de destino. O objetivo do aprendizado supervisionado é treinar um modelo que possa prever com precisão o resultado de entradas novas e invisíveis. O algoritmo de aprendizagem usa os dados rotulados para inferir padrões e relacionamentos entre os recursos de entrada e os rótulos de saída. Em seguida, generaliza esse conhecimento para fazer previsões sobre dados novos e não rotulados. A aprendizagem supervisionada é comumente usada em tarefas como classificação e regressão.
Por exemplo, em um problema de classificação, o algoritmo é treinado em um conjunto de dados onde cada ponto de dados é rotulado com uma classe específica. O algoritmo aprende a classificar pontos de dados novos e invisíveis em uma das classes predefinidas com base nos padrões que aprendeu nos exemplos rotulados. Em um problema de regressão, o algoritmo aprende a prever um valor numérico contínuo com base nos recursos de entrada.
A aprendizagem não supervisionada, por outro lado, lida com dados não rotulados. O objetivo da aprendizagem não supervisionada é descobrir padrões, estruturas ou relacionamentos ocultos nos dados, sem qualquer conhecimento prévio dos rótulos de saída. Ao contrário da aprendizagem supervisionada, os algoritmos de aprendizagem não supervisionada não possuem valores-alvo explícitos para orientar o processo de aprendizagem. Em vez disso, eles se concentram em encontrar representações ou agrupamentos significativos nos dados. O aprendizado não supervisionado é comumente usado em tarefas como agrupamento, redução de dimensionalidade e detecção de anomalias.
Clustering é uma aplicação popular de aprendizagem não supervisionada, onde o algoritmo agrupa pontos de dados semelhantes com base em suas propriedades intrínsecas. Por exemplo, na segmentação de clientes, um algoritmo de aprendizagem não supervisionado pode ser usado para identificar grupos distintos de clientes com base no seu comportamento de compra ou informações demográficas.
A aprendizagem por reforço é um paradigma diferente onde um agente aprende a interagir com um ambiente para maximizar um sinal de recompensa cumulativo. Na aprendizagem por reforço, o algoritmo aprende através de um processo de tentativa e erro, realizando ações, observando o estado do ambiente e recebendo feedback na forma de recompensas ou penalidades. O objetivo é encontrar uma política ou conjunto de ações ideal que maximize a recompensa a longo prazo. O aprendizado por reforço é comumente usado em tarefas como jogos, robótica e sistemas autônomos.
Por exemplo, no jogo de xadrez, um agente de aprendizagem por reforço pode aprender a jogar explorando diferentes movimentos, recebendo recompensas ou penalidades com base no resultado de cada movimento e ajustando a sua estratégia para maximizar as chances de vitória.
A aprendizagem supervisionada usa dados rotulados para treinar um modelo para tarefas de previsão, a aprendizagem não supervisionada descobre padrões e estruturas em dados não rotulados e a aprendizagem por reforço aprende por meio da interação com um ambiente para maximizar um sinal de recompensa. Cada abordagem tem seus próprios pontos fortes e fracos e é adequada para diferentes tipos de problemas e aplicações.
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