O que significa "Rotulado"?
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Dados rotulados se referem a informações que foram marcadas ou sinalizadas com significados específicos. No contexto de aprendizado de máquina e análise de dados, dados rotulados incluem exemplos que têm categorias ou classificações claras. Por exemplo, se você tem um conjunto de imagens de animais, dados rotulados seriam essas imagens marcadas como "gato," "cachorro," ou "pássaro." Isso permite que programas de computador aprendam a identificar e categorizar novas imagens com base nos exemplos fornecidos.
Importância dos Dados Rotulados
Dados rotulados são super importantes para treinar modelos de aprendizado de máquina. Eles ajudam esses modelos a entender padrões e fazer previsões. Quanto mais exemplos rotulados disponíveis, melhor o modelo aprende e se saí. No entanto, conseguir dados rotulados pode ser demorado e caro, muitas vezes exigindo esforço humano pra garantir a precisão.
Desafios com Dados Rotulados
Um desafio ao usar dados rotulados é que eles podem não representar sempre toda a variedade de casos possíveis. Às vezes, apenas um pequeno subconjunto de pontos de dados é rotulado, e isso pode causar problemas se os dados não rotulados forem muito diferentes. Isso é especialmente importante em situações onde dados do mundo real podem ser bagunçados ou não estruturados.
Aprendizado Semi-Supervisionado
Pra lidar com as limitações dos dados rotulados, o aprendizado semi-supervisionado combina tanto dados rotulados quanto não rotulados. Essa abordagem permite que os modelos usem as informações dos dados não rotulados, ajudando a melhorar o aprendizado e a precisão. Dessa forma, mesmo com alguns exemplos rotulados, os modelos ainda conseguem um bom desempenho ao aproveitar informações adicionais.