O processo de treinamento de um modelo de aprendizado de máquina envolve expô-lo a grandes quantidades de dados para permitir que ele aprenda padrões e faça previsões ou decisões sem ser explicitamente programado para cada cenário. Durante a fase de treinamento, o modelo de aprendizado de máquina passa por uma série de iterações onde ajusta seus parâmetros internos para minimizar erros e melhorar seu desempenho na tarefa determinada.
A supervisão durante o treinamento refere-se ao nível de intervenção humana necessária para orientar o processo de aprendizagem do modelo. A necessidade de supervisão pode variar dependendo do tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usado, da complexidade da tarefa e da qualidade dos dados fornecidos para treinamento.
No aprendizado supervisionado, que é um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado em dados rotulados, a supervisão é essencial. Dados rotulados significam que cada ponto de dados de entrada é emparelhado com a saída correta, permitindo que o modelo aprenda o mapeamento entre entradas e saídas. Durante o treinamento supervisionado, a supervisão humana é necessária para fornecer os rótulos corretos para os dados de treinamento, avaliar as previsões do modelo e ajustar os parâmetros do modelo com base no feedback.
Por exemplo, em uma tarefa supervisionada de reconhecimento de imagem, se o objetivo for treinar um modelo para classificar imagens de cães e gatos, um supervisor humano precisaria rotular cada imagem como um gato ou um cachorro. O modelo aprenderia então com esses exemplos rotulados para fazer previsões sobre imagens novas e invisíveis. O supervisor avaliaria as previsões do modelo e forneceria feedback para melhorar sua precisão.
Por outro lado, algoritmos de aprendizagem não supervisionados não requerem dados rotulados para treinamento. Esses algoritmos aprendem padrões e estruturas a partir dos dados de entrada sem orientação explícita. O aprendizado não supervisionado é frequentemente usado para tarefas como agrupamento, detecção de anomalias e redução de dimensionalidade. Na aprendizagem não supervisionada, a máquina pode aprender de forma independente, sem a necessidade de supervisão humana durante o treinamento.
A aprendizagem semissupervisionada é uma abordagem híbrida que combina elementos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada. Nesta abordagem, o modelo é treinado em uma combinação de dados rotulados e não rotulados. Os dados rotulados fornecem alguma supervisão para orientar o processo de aprendizagem, enquanto os dados não rotulados permitem que o modelo descubra padrões e relacionamentos adicionais nos dados.
O aprendizado por reforço é outro paradigma de aprendizado de máquina onde um agente aprende a tomar decisões sequenciais interagindo com um ambiente. Na aprendizagem por reforço, o agente recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades com base em suas ações. O agente aprende a maximizar sua recompensa cumulativa ao longo do tempo por meio de tentativa e erro. Embora a aprendizagem por reforço não exija supervisão explícita no sentido tradicional, a supervisão humana pode ser necessária para conceber a estrutura de recompensas, definir os objectivos de aprendizagem ou afinar o processo de aprendizagem.
A necessidade de supervisão durante o treinamento de aprendizado de máquina depende do paradigma de aprendizagem utilizado, da disponibilidade de dados rotulados e da complexidade da tarefa. A aprendizagem supervisionada requer supervisão humana para fornecer dados rotulados e avaliar o desempenho do modelo. A aprendizagem não supervisionada não requer supervisão, pois o modelo aprende independentemente de dados não rotulados. A aprendizagem semissupervisionada combina elementos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada, enquanto a aprendizagem por reforço envolve a aprendizagem através da interação com um ambiente.
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