O aprendizado de máquina é a ciência de permitir que as máquinas adquiram conhecimento, façam previsões e descubram padrões em grandes conjuntos de dados. Assim como os humanos aprendem com as experiências diárias, os algoritmos de aprendizado de máquina melhoram gradualmente suas previsões em várias iterações.
A aprendizagem supervisionada e não supervisionada são duas abordagens de aprendizado primário usadas para treinar algoritmos de aprendizado de máquina. Cada método possui pontos fortes e limitações e é mais adequado para tarefas específicas.
Então, quais são algumas distinções e aplicações desses dois métodos de aprendizado de máquina?
O que é aprendizado supervisionado?
O aprendizado supervisionado é uma abordagem popular de aprendizado de máquina, na qual um modelo é treinado usando dados rotulados. Os dados rotulados consistem em variáveis de entrada e suas variáveis de saída correspondentes. O modelo procura relacionamentos entre a entrada e as variáveis de saída desejadas e as aproveita para fazer previsões sobre novos dados invisíveis.
Um exemplo simples de uma abordagem de aprendizado supervisionada é um filtro de spam por email. Aqui, o modelo é treinado em um conjunto de dados com milhares de e-mails, cada um chamado “spam” ou “não spam.” O modelo identifica padrões de email e aprende a distinguir spam de emails legítimos.
O aprendizado supervisionado permite que os modelos de IA prevejam resultados com base no treinamento rotulado com precisão.
Processo de treinamento
O processo de treinamento em aprendizado de máquina supervisionado requer a aquisição e rotulagem de dados. Os dados são frequentemente rotulados sob a supervisão de um cientista de dados para garantir que correspondam com precisão às entradas. Depois que o modelo aprende a relação entre entradas e saídas, ele é usado para classificar dados invisíveis e fazer previsões.
Os algoritmos de aprendizado supervisionado abrangem dois tipos de tarefas:
- Classificação: A classificação é usada quando você deseja que o modelo classifique se os dados pertencem a um grupo ou classe específica. No exemplo de e-mails de spam, determinar e-mails como “spam” ou “não spam” se enquadra na classificação.
- Regressão: Nas tarefas de regressão, o algoritmo de aprendizado de máquina prevê resultados de dados em constante mudança. Envolve relacionamentos entre duas ou mais variáveis, de modo que uma alteração em uma variável mude outra variável. Um exemplo de uma tarefa de regressão pode prever os preços das casas com base em recursos como número de quartos, localização e metragem quadrada. Ao treinar o modelo usando dados rotulados, ele aprende os padrões e relacionamentos entre essas variáveis e pode prever um preço de venda apropriado.
A combinação das duas tarefas geralmente forma a base para o aprendizado supervisionado, embora haja outros aspectos no processo.
Aplicações comuns
Algoritmos de aprendizado supervisionados têm aplicações generalizadas em vários setores. Alguns dos usos populares incluem:
- Reconhecimento de imagem e objeto
- Classificação de fala e texto
- Análise de sentimentos
- Detecção de fraudes e anomalias
- Avaliação de risco
Mas existem muitos outros usos e implementações da aprendizagem supervisionada.
Limitações
Os modelos de aprendizado supervisionados oferecem recursos valiosos, mas também têm certas limitações. Esses modelos dependem muito dos dados rotulados para aprender e generalizar padrões de maneira eficaz, que podem ser caros, demorados e trabalhosos. No entanto, essa limitação geralmente surge em áreas especializadas onde é necessária a rotulagem de especialistas.
Lidar com conjuntos de dados grandes, complexos e barulhentos é outro desafio que pode afetar o desempenho do modelo. Os modelos de aprendizado supervisionados operam sob a suposição de que os dados rotulados realmente refletem os padrões subjacentes no mundo real. Mas se os dados contiverem ruído, relacionamentos complexos ou outras complexidades, o modelo poderá ter dificuldade para prever um resultado preciso.
Além disso, a interpretabilidade pode ser desafiadora em alguns casos. Modelos de aprendizado supervisionados podem retornar resultados precisos, mas não fornecem informações claras sobre o raciocínio subjacente. A falta de interpretabilidade pode ser crítica em domínios como assistência médica, onde a transparência é vital.
O que é aprendizado não supervisionado?
O aprendizado não supervisionado é uma abordagem de aprendizado de máquina que usa dados não rotulados e aprende sem supervisão. Diferentemente dos modelos de aprendizado supervisionado, que lidam com dados rotulados, os modelos de aprendizado não supervisionados se concentram na identificação de padrões e relacionamentos nos dados sem saídas predeterminadas. Portanto, esses modelos são altamente valiosos ao lidar com grandes conjuntos de dados em que a rotulagem é difícil ou impraticável.
A segmentação de clientes é um exemplo simples de aprendizado não supervisionado. Ao alavancar uma abordagem de aprendizado não supervisionada, os modelos podem identificar segmentos de clientes com base em seu comportamento e preferências e ajudar as empresas a personalizar suas estratégias de marketing.
Técnicas e algoritmos
O aprendizado não supervisionado usa vários métodos, mas as duas técnicas a seguir são amplamente utilizadas:
- Clustering: Clustering é uma técnica que identifica agrupamentos naturais dentro de pontos de dados com base em suas semelhanças ou diferenças. Algoritmos de agrupamento, como k-means e DBSCAN, podem descobrir padrões ocultos em dados sem etiquetas pré-existentes.
- Regra de associação: A regra da associação ajuda a descobrir dependências e conexões inerentes a diferentes conjuntos de dados. Por meio de relações de mineração entre variáveis, modelos como Apriori ajudam a derivar regras de associação para itens que ocorrem juntos com frequência e facilitam a tomada de decisões.
Existem outras técnicas, mas a regra de agrupamento e associação são duas das técnicas de aprendizado não supervisionadas mais comuns.
Aplicações comuns
Algoritmos de aprendizado não supervisionados encontram aplicativos em diversos domínios. Alguns dos casos de uso popular incluem:
- Análise de mercado
- Segmentação de clientes
- Processamento de linguagem natural
- Análise genética
- Análise de rede
Limitações
Apesar de suas muitas vantagens, o aprendizado não supervisionado também tem suas limitações. A natureza subjetiva da avaliação e validação é um desafio comum na aprendizagem não supervisionada. Como não há rótulos predefinidos, determinar a qualidade dos padrões descobertos nem sempre é simples.
Semelhante à aprendizagem supervisionada, o método de aprendizagem não supervisionado também se baseia na qualidade e relevância dos dados. Conjuntos de dados barulhentos com recursos irrelevantes podem reduzir a precisão dos relacionamentos descobertos e retornar resultados imprecisos. Técnicas cuidadosas de seleção e pré-processamento podem ajudar a mitigar essas limitações.
3 principais diferenças entre o aprendizado supervisionado e o não supervisionado
Os métodos de aprendizado supervisionados e não supervisionados diferem em termos de disponibilidade de dados, processo de treinamento e a abordagem geral de aprendizado dos modelos. Compreender essas diferenças é essencial na escolha da abordagem correta para uma tarefa específica.
1. Disponibilidade e preparação de dados
A disponibilidade e preparação de dados é uma diferença fundamental entre os dois métodos de aprendizado. O aprendizado supervisionado depende de dados rotulados, onde são fornecidas variáveis de entrada e saída. O aprendizado não supervisionado, por outro lado, funciona apenas em variáveis de entrada. Explora a estrutura e os padrões inerentes aos dados sem depender de saídas predeterminadas.
2. Abordagem de aprendizagem
Um modelo de aprendizado supervisionado aprende a classificar dados ou prever com precisão dados invisíveis com base em exemplos rotulados. Por outro lado, o aprendizado não supervisionado visa descobrir padrões, agrupamentos e dependências ocultos em dados não rotulados e aproveita-o para prever resultados.
3. Loop de Feedback
O aprendizado supervisionado funciona em um processo de treinamento iterativo com um loop de feedback. Ele recebe feedback direto sobre suas previsões, permitindo refinar e melhorar suas respostas continuamente. O loop de feedback ajuda a ajustar parâmetros e minimizar erros de previsão. Por outro lado, o aprendizado não supervisionado carece de feedback explícito e depende apenas da estrutura inerente aos dados.
Tabela de comparação de aprendizado supervisionada vs. não supervisionada
As diferenças entre o aprendizado supervisionado e o não supervisionado podem ser difíceis de entender de uma só vez, por isso criamos uma tabela de comparação útil.
| Aprendizado Supervisionado | Aprendizado não supervisionado | |
|---|---|---|
| Disponibilidade de dados | Dados rotulados | Dados não rotulados |
| Objetivo de aprendizagem | Previsão, classificação | Descobrindo padrões, dependências e relacionamentos |
| Processo de treinamento | Iterativo, loop de feedback | Clustering, exploração |
| Casos de uso | Classificação, modelagem preditiva | Clustering, análise de rede, detecção de anomalias |
| Interpretabilidade | Um pouco explicável | Interpretabilidade limitada |
| Requisitos de dados | Rotulado suficiente | Dados extensos e diversos |
| Limitações | Dependência nos dados rotulados | Avaliação subjetiva |
Como você pode ver acima, as principais diferenças decorrem da abordagem de manipulação de dados e aprendizado de sua classificação, embora ambos os métodos tenham um papel no sucesso do aprendizado de máquina.
Escolhendo a abordagem correta de aprendizado de máquina
O aprendizado supervisionado e não supervisionado são dois métodos distintos de aprendizado de máquina que derivam padrões nos dados rotulados e não rotulados. Ambos os métodos têm suas vantagens, limitações e aplicações específicas.
O aprendizado supervisionado é mais adequado para tarefas em que as saídas são predefinidas e os dados rotulados estão prontamente disponíveis. Por outro lado, o aprendizado não supervisionado é útil para explorar insights ocultos em grandes quantidades de conjuntos de dados não rotulados.
Ao alavancar os pontos fortes das duas abordagens, você pode aproveitar todo o potencial dos algoritmos de aprendizado de máquina e tomar decisões baseadas em dados em vários domínios.