Aprendizado Supervisionado (Supervised Learning)
Última atualização: 07 de Junho de 2025
Aprendizado Supervisionado (Supervised Learning) é um dos paradigmas fundamentais do Machine Learning. Nesta abordagem, o algoritmo de IA é treinado usando um conjunto de dados onde cada exemplo de entrada (features) é acompanhado por uma saída correta ou "rótulo" (label) correspondente. O objetivo é que o modelo aprenda a mapear as entradas para as saídas corretas, para que possa fazer previsões precisas em novos dados não vistos.
Pense nisso como aprender com um professor: o professor (os dados rotulados) fornece exemplos de problemas (entradas) e suas soluções (saídas). O aluno (o modelo de IA) estuda esses exemplos para entender a relação entre eles e, eventualmente, ser capaz de resolver novos problemas por conta própria.
Tipos de Problemas em Aprendizado Supervisionado:
Os problemas de aprendizado supervisionado geralmente se enquadram em duas categorias principais:
- Classificação (Classification): O objetivo é prever uma categoria discreta ou classe. A saída é um rótulo categórico.
- Exemplos: Identificar se um e-mail é spam ou não spam; classificar imagens de animais (gato, cachorro, pássaro); prever se um cliente vai cancelar uma assinatura (churn) ou não.
- Regressão (Regression): O objetivo é prever um valor contínuo. A saída é um número real.
- Exemplos: Prever o preço de uma casa com base em suas características; estimar a temperatura de amanhã; prever a receita de vendas de um produto.
Algoritmos Comuns de Aprendizado Supervisionado:
Existem diversos algoritmos utilizados no aprendizado supervisionado, incluindo:
- Regressão Linear e Logística
- Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)
- Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias (Random Forests)
- K-Vizinhos Mais Próximos (K-Nearest Neighbors - KNN)
- Redes Neurais (especialmente para tarefas complexas de classificação e regressão)
- Naive Bayes
Vantagens e Desvantagens:
- Vantagens: Modelos podem ser altamente precisos quando treinados com dados rotulados de boa qualidade; os objetivos são claros (prever o rótulo correto).
- Desvantagens: A necessidade de dados rotulados pode ser cara e demorada, pois requer anotação manual por especialistas humanos; o desempenho do modelo é limitado pela qualidade dos rótulos.
O aprendizado supervisionado é amplamente utilizado em inúmeras aplicações de IA devido à sua eficácia em tarefas onde há dados históricos com resultados conhecidos.