Aprendizado Supervisionado
Categoria
Fundamentos de IA
Aprendizado Supervisionado e um paradigma de Machine Learning em que o modelo e treinado com dados rotulados, ou seja, com exemplos que ja possuem a resposta correta. E utilizado em tarefas de classificacao e regressao.
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Fundamentos de IA
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O que e Aprendizado Supervisionado?
Aprendizado Supervisionado (Supervised Learning) e o tipo mais comum de Machine Learning. Nele, o modelo recebe um conjunto de dados de treinamento composto por pares de entrada-saida, onde a saida correta (rotulo) ja e conhecida. O objetivo e aprender uma funcao que mapeie entradas para saidas.
Como Funciona
O processo envolve: apresentar exemplos rotulados ao modelo, calcular o erro entre a previsao e o rotulo real, e ajustar os parametros via gradiente descendente. Esse ciclo se repete ate que o modelo alcance um desempenho satisfatorio.
Tipos de Tarefas
- Classificacao: prever categorias discretas (spam/nao-spam, gato/cachorro)
- Regressao: prever valores continuos (preco de imovel, temperatura)
Algoritmos Populares
- Regressao Linear e Logistica
- Arvores de Decisao e Random Forest
- SVM, KNN, Naive Bayes
- Redes Neurais
Na Trilion, o aprendizado supervisionado e a base de muitas solucoes preditivas que ajudam empresas a tomar decisoes mais inteligentes baseadas em dados historicos.
