Descubra as diferenças entre aprendizado supervisionado e não supervisionado e decida qual estratégia se adapta melhor ao seu cenário.
À medida que a tecnologia evolui, as empresas adotam algoritmos de machine learning para satisfazer as expectativas crescentes dos consumidores. Encontramos aplicações dessas técnicas no dia a dia, em sistemas de reconhecimento facial ou na prevenção de fraudes em cartões de crédito, alertando os usuários sobre compras incomuns. Essas aplicações utilizam técnicas de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina, como o aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Aprendizado Supervisionado
O aprendizado supervisionado usa conjuntos de dados rotulados durante o treinamento, permitindo que algoritmos classifiquem dados com precisão ou prevejam resultados. Entradas e saídas rotuladas permitem que os modelos meçam a precisão e melhorem continuamente. O aprendizado supervisionado se divide em tarefas de classificação e regressão ao analisar dados:
- Problemas de classificação: envolvem algoritmos que atribuem dados de teste a categorias específicas com precisão, como separar maçãs de laranjas. Esse enfoque é útil em filtros de spam, onde modelos de aprendizado supervisionado classificam e-mails de spam separadamente das mensagens regulares. Algoritmos comuns usados incluem classificadores lineares, máquinas de vetor de suporte, árvores de decisão e florestas aleatórias.
- Tarefas de regressão: compreendem as relações entre variáveis independentes e uma variável dependente. Modelos preveem valores numéricos baseados em pontos de dados, tornando-os ideais para prever projeções de receita de vendas para empresas. Algoritmos de regressão populares incluem regressão linear, regressão logística e regressão polinomial.
Aprendizado Não Supervisionado
O aprendizado não supervisionado analisa e agrupa conjuntos de dados não rotulados de forma independente, revelando padrões ocultos sem intervenção humana. Os modelos de aprendizado não supervisionado realizam tarefas de agrupamento, associação e redução de dimensionalidade:
- Agrupamento: agrupa dados não rotulados de acordo com a semelhança ou diferença. Algoritmos de agrupamento como K-means atribuem pontos de dados semelhantes a grupos, determinados pelos valores K que representam tamanho e granularidade. As aplicações variam de segmentação de mercado a compressão de imagens.
- Associação: descobre conexões entre variáveis dentro de um conjunto de dados usando regras. Métodos aplicam frequentemente análise de cesta de mercado e motores de recomendação como “Clientes que compraram este item também compraram”.
- Redução de dimensionalidade: reduz conjuntos de dados com muitos recursos para tamanhos gerenciáveis enquanto preserva a integridade. Técnicas incluem autoencoders removendo ruído de dados visuais para melhorar a qualidade da imagem durante as etapas de pré-processamento.
Principais Diferenças Entre Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado
A distinção primária reside no uso de dados rotulados. No aprendizado supervisionado, são usados dados de entrada e saída rotulados, enquanto modelos de aprendizado não supervisionado não requerem rótulos. Modelos de aprendizado supervisionado tendem a ser mais precisos porque aprendem de conjuntos de dados rotulados, mas exigem intervenção humana inicial para rotulagem adequada. Modelos de aprendizado não supervisionado descobrem estruturas inerentes aos dados de forma independente, porém necessitam de validação para interpretação das variáveis de saída.
Escolhendo Entre Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado
Selecionar a abordagem certa depende da avaliação dos cientistas de dados sobre a estrutura, volume, objetivos, opções de algoritmos e compatibilidade com os requisitos de dimensionalidade dos dados. Considere se seus dados de entrada são rotulados ou não, se especialistas podem apoiar rotulagem adicional, se há problemas recorrentes a serem resolvidos ou se é necessário prever problemas desconhecidos. Reveja as opções de algoritmos em relação aos requisitos de dimensionalidade, capacidades de manuseio de volume de dados e adequação estrutural. O aprendizado semi-supervisionado combina aspectos das abordagens supervisionada e não supervisionada, oferecendo benefícios de ambos os mundos.
Aprendizado por Reforço
Em adição ao aprendizado supervisionado e não supervisionado, o aprendizado por reforço se destaca como uma poderosa abordagem no campo da Inteligência Artificial. Diferente dos métodos anteriores, esta técnica não depende de dados rotulados ou não rotulados. Em vez disso, baseia-se na ideia de recompensa e penalidade, um conceito próximo ao aprendizado natural de seres humanos e animais.
No aprendizado por reforço, um agente aprende a tomar decisões por meio da interação com um ambiente. Cada ação tomada pelo agente resulta em uma recompensa ou uma penalidade, e o objetivo é maximizar as recompensas ao longo do tempo. Esse método é amplamente utilizado em sistemas que requerem uma sequência de decisões, como jogos, navegação de robôs e automação de veículos autônomos.
Essa abordagem requer três componentes principais:
- O Agente: o modelo ou algoritmo que toma decisões.
- O Ambiente: o mundo com o qual o agente interage e onde ele realiza suas ações.
- A Recompensa: o feedback que o agente recebe após cada ação, que orienta o seu processo de aprendizado.
Exemplos notáveis de aplicação do aprendizado por reforço incluem o AlphaGo, que venceu campeões humanos no jogo de Go, e sistemas de recomendação que ajustam suas estratégias com base no comportamento do usuário. Embora seja um método poderoso, o aprendizado por reforço pode ser complexo e computacionalmente intensivo, exigindo cuidadosa consideração sobre os algoritmos e infraestrutura utilizados.
Ao considerar qual abordagem de aprendizado de máquina utilizar, o aprendizado por reforço oferece uma opção dinâmica e adaptativa para problemas que envolvem decisões sequenciais e interações com ambientes que estão em constante mudança.
Conclusão:
O universo do aprendizado de máquina é vasto e cheio de possibilidades. Com o avanço da tecnologia e a crescente complexidade dos dados, o aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço oferecem abordagens distintas para extrair valor e conhecimento.
O aprendizado supervisionado é altamente eficiente quando possuímos dados claramente rotulados e uma compreensão específica do resultado que desejamos prever ou classificar. A precisão e a eficácia desta abordagem a tornam ideal para aplicações como reconhecimento de imagem, previsão financeira e diagnósticos médicos.
O aprendizado não supervisionado, por outro lado, brilha em cenários onde o mapeamento ou a rotulação dos dados não é possível ou é muito custosa. Ele é capaz de descobrir estruturas ocultas e padrões em conjuntos de dados complexos, útil para segmentação de mercado, análise de redes sociais e agrupamento genético.
E, complementando o espectro, temos o aprendizado por reforço, que introduz um paradigma baseado em tentativa e erro, guiado pela busca da maximização de recompensas. Esta abordagem é especialmente benéfica para desenvolver sistemas que devem atuar em ambientes dinâmicos e incertos, como a inteligência artificial para jogos de estratégia, robótica autônoma e sistemas de navegação.
A decisão entre esses métodos depende de vários fatores, como a natureza dos dados disponíveis, os objetivos do projeto e as restrições de recursos. Enquanto o aprendizado supervisionado e não supervisionado se baseia na análise de dados estáticos, o aprendizado por reforço adapta-se continuamente a novas condições e informações, oferecendo uma solução robusta para problemas que envolvem interação com um ambiente que muda com o tempo.
Ao avaliar suas necessidades e o contexto de seus dados, você pode escolher o caminho que não só atenderá aos seus objetivos de negócios e científicos, mas também impulsionará a inovação. Seja classificando dados, descobrindo o desconhecido ou navegando por um mundo em mudança, as técnicas de aprendizado de máquina estão prontas para servir de alavanca para a próxima geração de avanços tecnológicos e científicos.
