Aprendizado Supervisionado

O Aprendizado Supervisionado é o tipo mais comum de Machine Learning e é amplamente utilizado em diversas aplicações. Nele, o algoritmo aprende a partir de um conjunto de dados de treinamento que inclui tanto as entradas (features) quanto as saídas desejadas (rótulos ou labels).

Imagine que você está ensinando uma criança a identificar frutas. Você mostra a ela uma maçã e diz "isso é uma maçã", depois mostra uma banana e diz "isso é uma banana". A criança aprende a associar as características visuais de cada fruta ao seu nome. No Aprendizado Supervisionado, o processo é similar: o algoritmo recebe pares de entrada-saída e aprende a mapear as entradas para as saídas corretas.

Como Funciona?

1. Coleta de Dados Rotulados: É necessário um conjunto de dados onde cada exemplo de entrada já possui a saída correta associada. Por exemplo, para prever o preço de uma casa, você precisaria de dados de casas vendidas com suas características (número de quartos, tamanho, localização) e seus respectivos preços (os rótulos).
2. Treinamento do Modelo: O algoritmo de ML é alimentado com esses dados rotulados. Ele ajusta seus parâmetros internos para encontrar padrões e relações entre as entradas e as saídas. O objetivo é que o modelo aprenda a generalizar, ou seja, a fazer previsões precisas em dados que ele nunca viu antes.
3. Previsão: Após o treinamento, o modelo pode ser usado para fazer previsões em novos dados não rotulados. Por exemplo, dado as características de uma nova casa, o modelo pode estimar seu preço.

Tipos de Problemas de Aprendizado Supervisionado

Os problemas de Aprendizado Supervisionado são geralmente divididos em duas categorias principais:

1. Regressão

Problemas de regressão envolvem a previsão de um valor contínuo. A saída é um número real. Exemplos:

• Prever o preço de uma casa.
• Estimar a temperatura de amanhã.
• Prever o tempo de viagem de um carro.

2. Classificação

Problemas de classificação envolvem a previsão de uma categoria ou classe discreta. A saída é um rótulo. Exemplos:

• Classificar um e-mail como spam ou não spam.
• Identificar se uma imagem contém um gato ou um cachorro.
• Diagnosticar se um paciente tem uma doença ou não.

A Importância dos Dados Rotulados

A qualidade e a quantidade dos dados rotulados são cruciais para o sucesso do Aprendizado Supervisionado. Dados imprecisos, incompletos ou tendenciosos podem levar a modelos com baixo desempenho ou que perpetuam preconceitos existentes nos dados. A fase de coleta e preparação de dados é, muitas vezes, a mais demorada e desafiadora no desenvolvimento de um modelo de ML supervisionado.

O Aprendizado Supervisionado é a base para muitas das aplicações de IA que vemos hoje, e dominar seus conceitos é um passo fundamental para entender como a inteligência artificial funciona na prática.