Aprendizagem Supervisionada é um paradigma de aprendizado de máquina onde o processo de aprendizagem do modelo é guiado por um conjunto de dados de treinamento rotulados, que consiste em pares de entrada-saída que servem como exemplos para o algoritmo aprender. No contexto de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, o aprendizado supervisionado é usado para uma variedade de tarefas, como classificação, regressão e detecção de anomalias. O objetivo principal da aprendizagem supervisionada é construir um modelo que possa prever o valor ou a classe de uma instância de entrada não vista, com base no conhecimento extraído dos dados de treinamento.
Na aprendizagem supervisionada, o conjunto de dados de treinamento é composto por recursos de entrada e rótulos de destino correspondentes. Os recursos de entrada representam os atributos das instâncias de dados, enquanto os rótulos de destino significam a saída desejada que o modelo deve prever. Durante a fase de treinamento, o algoritmo de aprendizagem supervisionada ajusta iterativamente os parâmetros do seu modelo para minimizar a diferença entre a saída prevista e o rótulo alvo real. O desempenho do modelo treinado é então avaliado em um conjunto de dados de teste separado para avaliar sua capacidade de generalização. Em última análise, diz-se que o modelo aprendeu o padrão subjacente dos dados se puder prever com precisão os rótulos de instâncias de dados novas e invisíveis.
Uma aplicação notável de aprendizagem supervisionada está no domínio do processamento de linguagem natural (PNL), onde o modelo é treinado para reconhecer e diferenciar várias informações textuais. Por exemplo, algoritmos supervisionados podem ser empregados para identificar e-mails enviados como “spam” ou “não spam” com base em registros históricos. Outro domínio onde a aprendizagem supervisionada é amplamente utilizada é a visão computacional, onde os modelos são treinados para reconhecer e classificar objetos em imagens ou vídeos. Por exemplo, um algoritmo de aprendizagem supervisionada pode ser treinado para reconhecer expressões faciais, fornecendo dados de imagens rotuladas de pessoas que expressam emoções diferentes.
Existem vários algoritmos de aprendizagem supervisionada usados para vários tipos de problemas. Alguns algoritmos populares incluem regressão linear, regressão logística, máquinas de vetores de suporte (SVM), árvores de decisão, florestas aleatórias e redes neurais. Cada algoritmo tem seus pontos fortes e fracos, tornando-o mais ou menos adequado para diferentes tipos de tarefas e estruturas de dados.
Um desafio significativo na aprendizagem supervisionada é o overfitting, que ocorre quando um modelo aprende o ruído nos dados de treinamento em vez dos padrões subjacentes, resultando em um fraco desempenho de generalização nos dados de teste. O overfitting pode ser mitigado usando técnicas de regularização, métodos de seleção de recursos e melhorando a qualidade e quantidade dos dados de treinamento disponíveis.
No outro extremo do espectro, o underfitting ocorre quando um modelo é demasiado simplista para capturar os padrões subjacentes dos dados. Para combater o underfitting, modelos mais complexos podem ser empregados, recursos adicionais podem ser introduzidos ou mais dados de treinamento podem ser usados, desde que essas etapas não levem ao overfitting.
O aprendizado supervisionado é a base de uma variedade de soluções de IA e ML desenvolvidas na plataforma no-code AppMaster, uma ferramenta avançada para criar visualmente back-end, web e aplicativos móveis com facilidade. AppMaster oferece suporte ao rápido desenvolvimento de aplicativos, elimina dívidas técnicas e pode se adaptar com flexibilidade a novos requisitos de software por meio de código gerado automaticamente. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado supervisionado na plataforma AppMaster, os desenvolvedores cidadãos podem criar aplicativos inteligentes que melhoram a experiência dos usuários finais e geram valor comercial.
No geral, o aprendizado supervisionado é um paradigma vital em IA e aprendizado de máquina que aproveita dados de treinamento rotulados para ensinar modelos como prever rótulos para instâncias invisíveis. Sendo uma das abordagens fundamentais à aprendizagem automática, continuará a desempenhar um papel necessário no desenvolvimento de aplicações e sistemas inteligentes nos próximos anos, fornecendo informações valiosas e eficiências em vários domínios.
