O aprendizado de máquina (Machine Learning) é uma técnica que permite que as máquinas aprendam com dados, sem serem programadas explicitamente. Existem dois tipos principais de aprendizado de máquina: supervisionado e não supervisionado.
Neste artigo, vamos explicar as diferenças entre esses dois tipos de aprendizado de máquina, bem como seus benefícios e desafios.
Leia também: Inteligência ativa: preveja o futuro e diga adeus à concorrência
ML Supervisionado e Não Supervisionado
ML Supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina onde o modelo é treinado com dados rotulados, ou seja, dados onde já se sabe a resposta correta.
ML Não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina onde o modelo é treinado com dados não rotulados, ou seja, dados onde não se sabe a resposta correta.
ML Supervisionado: Definição e Exemplos
O objetivo do aprendizado de máquina supervisionado é prever uma saída baseada em entradas conhecidas. Exemplos comuns incluem:
Exemplos de ML supervisionado
- Classificação de imagens: o modelo é treinado com uma série de imagens etiquetadas e é capaz de classificar novas imagens baseadas no que aprendeu.
- Previsão de Tempo: o modelo é treinado com dados meteorológicos históricos etiquetados e é capaz de fazer previsões sobre o tempo futuro.
- Detecção de Spam: o modelo é treinado com exemplos de e-mails etiquetados como spam ou não-spam e é capaz de detectar novos e-mails de spam.
ML Não Supervisionado: Definição e Exemplos
O objetivo do aprendizado de máquina não supervisionado é descobrir padrões ou relações nos dados sem um objetivo pré-definido. Exemplos comuns incluem:
Exemplos de ML não supervisionado
- Agrupamento de dados: o modelo é treinado com um conjunto de dados e é capaz de agrupar os dados em diferentes categorias ou grupos.
- Redução de Dimensionalidade: o modelo é treinado com um conjunto de dados de alta dimensão e é capaz de encontrar uma representação de baixa dimensão dos dados que preserva as características importantes.
- Detecção de Outliers: o modelo é treinado com um conjunto de dados e é capaz de detectar valores que são anormalmente diferentes do resto dos dados.
Leia também: Dados transformados em decisões [in real time] com Inteligência Ativa
Benefícios de cada tipo de ML
ML Supervisionado:
- Os resultados são mais precisos e confiáveis, pois o modelo é treinado com dados rotulados onde já se sabe a resposta correta.
- Permite fazer previsões precisas com base em entradas conhecidas.
ML Não Supervisionado:
- Permite descobrir relações e padrões nos dados que podem não ser óbvios de outra forma.
- Pode ser usado para explorar novos insights nos dados e encontrar tendências escondidas.
Desafios com ML supervisionado e não supervisionado
ML Supervisionado:
- Pode ser difícil conseguir dados rotulados de alta qualidade.
- Pode ser propenso a overfitting se o modelo é muito complexo em relação aos dados de treinamento.
ML Não Supervisionado:
- Pode ser difícil interpretar os resultados devido à falta de etiquetas para as saídas.
- Pode ser propenso a underfitting se o modelo não é complexo o suficiente para capturar as relações nos dados.
Leia também: Inteligência de dados: como empresários podem tomar melhores decisões
Comparando ML supervisionado e não supervisionado
Ambos os tipos de aprendizado de máquina têm seus próprios benefícios e desafios. O ML supervisionado é mais preciso e confiável, mas pode ser limitado pela disponibilidade de dados rotulados. O ML não supervisionado permite descobrir relações e padrões nos dados que podem ser difíceis de encontrar de outra forma, mas pode ser difícil interpretar os resultados.
No final, o Aprendizado de máquina é uma técnica cada vez mais importante em vários setores e é importante entender as diferenças entre supervisionado e não supervisionado para escolher a melhor abordagem para seu projeto específico.
Se você deseja se aprofundar ainda mais no assunto, recomendamos ler mais sobre ambos os tipos de aprendizado de máquina e experimentar com alguns exemplos práticos para entender melhor como eles funcionam.
E se você estiver interessado em implementar o aprendizado de máquina em sua empresa ou projeto, fale com um de nossos especialistas agora mesmo.
Deixe um comentário