O aprendizado supervisionado usa dados rotulados para treinar modelos de IA a fim de fazer previsões ou classificações, formando a base de muitas aplicações de aprendizado de máquina.
Dados rotulados são essenciais para o aprendizado supervisionado. Eles consistem em pares de dados de entrada e a saída correta. Por exemplo, um conjunto de dados rotulado para classificação de imagens pode incluir fotos de animais associadas a rótulos identificando o animal em cada imagem.
Durante a fase de treinamento, o modelo recebe os dados rotulados e aprende a relação entre a entrada e a saída. Esse processo envolve ajustar os parâmetros do modelo para minimizar a diferença entre suas previsões e as saídas reais.
Depois que o modelo é treinado, ele pode ser usado para fazer previsões em novos dados não rotulados. O modelo aplica as relações aprendidas para prever a saída dessas novas entradas.
O aprendizado supervisionado envolve várias etapas:
Tarefas de classificação envolvem prever um rótulo discreto para uma entrada. Por exemplo, um sistema de detecção de spam classifica e-mails como “spam” ou “não spam”.
Tarefas de regressão envolvem prever um valor contínuo. Por exemplo, prever o preço de uma casa com base em suas características, como tamanho, localização e número de quartos.
Usada para tarefas de regressão, a regressão linear modela a relação entre variáveis de entrada e uma saída contínua ajustando uma linha aos pontos de dados.
Apesar do nome, a regressão logística é usada para tarefas de classificação binária. Ela modela a probabilidade de uma dada entrada pertencer a uma determinada classe.
As árvores de decisão são utilizadas tanto para tarefas de classificação quanto de regressão. Elas dividem os dados em ramos com base nos valores das características, tomando decisões em cada nó até chegar a uma previsão.
As SVMs são usadas para tarefas de classificação. Elas encontram o hiperplano que melhor separa as classes no espaço das características.
As redes neurais são versáteis e podem ser usadas tanto para classificação quanto para regressão. Elas consistem em camadas de nós interconectados (neurônios) que aprendem padrões complexos nos dados.
O aprendizado supervisionado é um método de aprendizado de máquina no qual algoritmos aprendem a partir de dados rotulados, ou seja, cada entrada é associada a uma saída correta. O modelo usa esse treinamento para prever saídas para novos dados não vistos.
Os dois tipos mais comuns de tarefas de aprendizado supervisionado são classificação, que prevê rótulos discretos (por exemplo, spam ou não spam), e regressão, que prevê valores contínuos (por exemplo, preços de casas).
Exemplos incluem regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte (SVM) e redes neurais. Cada um é adequado para tipos específicos de tarefas de previsão.
As vantagens incluem alta precisão e forte poder preditivo quando treinado com dados rotulados de qualidade. As desvantagens são a dependência de grandes conjuntos de dados rotulados e o risco de overfitting se o modelo for muito complexo.
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