O que significa "Aprendizado Supervisionado"?
Índice
Aprendizado supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina onde um computador aprende a fazer previsões ou decisões com base em dados de exemplo. Esse método envolve treinar um modelo usando dados rotulados, o que significa que os dados usados para ensinar o modelo incluem tanto a entrada quanto a saída correta.
Como Funciona
No aprendizado supervisionado, você começa com um conjunto de dados que contém exemplos de entrada e suas respostas corretas associadas. Por exemplo, se você quiser ensinar um computador a reconhecer fotos de gatos, você forneceria várias imagens rotuladas como "gato" e outras como "não gato". O computador usa esses exemplos para aprender as diferenças.
Processo de Treinamento
O processo de aprendizado envolve duas etapas principais: treinamento e teste. Durante o treinamento, o modelo analisa os dados de entrada e tenta entender padrões que podem ajudá-lo a fazer previsões. Depois do treinamento, o modelo é testado com novos dados que ele nunca viu antes para ver quão bem consegue prever as respostas corretas. O objetivo é se sair bem com novos dados, não só com os exemplos que já viu.
Aplicações
O aprendizado supervisionado é usado em várias aplicações do dia a dia. Ele dá vida a sistemas como filtragem de e-mails, onde o modelo aprende a identificar mensagens de spam, e software de reconhecimento de imagem, que pode categorizar fotos com base no conteúdo. Também é usado em finanças para avaliação de risco e na saúde para diagnosticar doenças com base em dados de pacientes.
Conclusão
No geral, o aprendizado supervisionado é uma técnica fundamental em aprendizado de máquina, ajudando os computadores a aprender com exemplos para tomar decisões informadas em várias áreas.