O que é aprendizado de máquina supervisionado? Entenda

• Jamerson Rodrigues
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No campo da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, uma das abordagens mais utilizadas é o aprendizado supervisionado.

Esse método consiste em treinar algoritmos com conjuntos de dados rotulados, para que eles possam aprender a classificar dados ou prever resultados com precisão. Por meio desse artigo, você saberá o que é o aprendizado de máquina supervisionado.

O que é o aprendizado de máquina supervisionado

O aprendizado de máquina supervisionado é um ramo do aprendizado de máquina que utiliza conjuntos de dados rotulados para treinar algoritmos. 

Esses conjuntos de dados são compostos por inputs (variáveis independentes) e outputs (variáveis dependentes), que são utilizados para ensinar os modelos a realizarem tarefas específicas. Durante o treinamento, o algoritmo ajusta suas ponderações para minimizar o erro entre as previsões e os valores reais dos outputs.

Como funciona o aprendizado supervisionado?

O aprendizado supervisionado consiste em duas etapas principais: treinamento e teste.

Durante o treinamento, o algoritmo recebe como alimentação um conjunto de dados rotulados, onde as entradas e suas respectivas saídas corretas são conhecidas. Utilizando esses dados para aprender a mapear as entradas para as saídas corretas.

Assim, após o treinamento, o algoritmo é testado com um conjunto de dados de teste, onde as saídas corretas não são conhecidas. Então, o desempenho recebe uma avaliação comparando as previsões feitas pelo modelo com as saídas corretas do conjunto de testes. 

Desse modo, quanto menor o erro entre as previsões e as saídas reais, melhor é o desempenho do modelo.

Classificação e regressão

Dentro do aprendizado supervisionado, existem dois tipos principais de tarefas: classificação e regressão.

Classificação: Utilizada quando o objetivo é atribuir uma categoria ou classe a um determinado conjunto de dados. Por exemplo, um algoritmo de classificação pode receber treinamento para identificar e-mails spam, com base nas características do e-mail.

Regressão: Utilizada quando o objetivo é prever um valor contínuo com base em um conjunto de variáveis independentes. Por exemplo, prever o preço de uma casa com base em suas características, como tamanho, número de quartos, localização, entre outras.

Algoritmos de aprendizado supervisionado

Existem diversos algoritmos utilizados no aprendizado supervisionado, mas cada um conta com suas próprias características e aplicações. Então, vamos explorar alguns dos principais algoritmos utilizados nessa abordagem:

Árvores de decisão

As árvores de decisão são algoritmos de aprendizado supervisionado que utilizam uma estrutura de árvore para realizar a classificação ou regressão dos dados. Cada nó da árvore representa uma decisão com base em uma característica dos dados, enquanto que os ramos representam as possíveis saídas.

Regressão linear

A regressão linear é um algoritmo utilizado para realizar regressão, ou seja, prever um valor contínuo com base em um conjunto de variáveis independentes. De fato, o algoritmo busca encontrar a melhor reta que se ajusta aos dados, de forma a minimizar o erro entre as previsões e os valores reais.

Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)

Em suma, as máquinas de vetores de suporte possuem algoritmos utilizados tanto para classificação quanto para regressão. Dessa forma, eles buscam encontrar o hiperplano que melhor separa as diferentes classes dos dados, maximizando a margem entre elas.

Redes neurais

As redes neurais possuem algoritmos inspirados no funcionamento do cérebro humano, mas que utilizam uma estrutura de nós interconectados para realizar o aprendizado. Assim, cada nó representa uma neurônio artificial, que recebe inputs, realiza um cálculo e produz uma saída.

Atualmente, a rede neural mais conhecida é a Transformer, do Google. Leia mais: O que são redes neurais para iniciantes

Aplicações do aprendizado supervisionado na vida real

O aprendizado supervisionado possui diversas aplicações práticas em diferentes áreas. Dessa maneira, alguns exemplos de aplicações do aprendizado supervisionado na vida real incluem:

• Detecção de Spam: Algoritmos de aprendizado supervisionado podem ser utilizados para detectar e filtrar e-mails indesejados, pois conseguem caracterizar os spam.
• Predição de Churn: Empresas que oferecem serviços de assinatura podem utilizar algoritmos de aprendizado supervisionado para prever se um cliente irá cancelar a assinatura.
• Reconhecimento de Imagens: Amplamente utilizados para o reconhecimento de imagens.
• Diagnóstico Médico: Atualmente, bastante aplicado na área da saúde, sendo utilizado para auxiliar no diagnóstico de doenças.

Assim, o aprendizado supervisionado é uma abordagem poderosa do campo de inteligência artificial e aprendizado de máquina, pois permite que os algoritmos aprendam a partir de dados rotulados, realizando tarefas de classificação e regressão com precisão. 

O aprendizado supervisionado continua a desempenhar um papel fundamental no avanço da tecnologia, assim como na resolução de problemas complexos em diversas áreas. Leia mais: O que é aprendizado profundo e como funciona.

Por fim, o aprendizado de máquina também atua em outras áreas, além da inteligência artificial, como o metaverso. Entenda como essa área atua no metaverso e saiba mais sobre o Agrispace, a plataforma do metaverso do agronegócio: o metaverso do agronegócio.

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