Aprendizado Supervisionado
Categoria
Fundamentos de IA
Aprendizado Supervisionado é um paradigma de Machine Learning em que o modelo é treinado com dados rotulados, ou seja, com exemplos que ja possuem a resposta correta. E útilizado em tarefas de classificação é regressao.
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Fundamentos de IA
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O que é Aprendizado Supervisionado?
Aprendizado Supervisionado (Supervised Learning) é 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 é conhecida. O objetivo é aprender uma função que mapeie entradas para saidas.
Como Funciona
O processo envolve: apresentar exemplos rotulados ao modelo, calcular o erro entre a previsão é o rotulo real, é ajustar os parametros via gradiente descendente. Esse ciclo se repete até que o modelo alcance um desempenho satisfatorio.
Tipos de Tarefas
- Classificacao: prever catégorias discretas (spam/não-spam, gato/cachorro)
- Regressao: prever valores continuos (preço de imovel, temperatura)
Algoritmos Populares
- Regressao Linear é Logistica
- Arvores de Decisao é Random Forest
- SVM, KNN, Naive Bayes
- Redes Neurais
Na Trilion, o aprendizado supervisionado é a base de muitas soluções preditivas que ajudam empresas a tomar decisões mais inteligentes baseadas em dados históricos.
