O Machine Learning é uma parte importante da IA, pois permite que os computadores aprendam e melhorem com a experiência. Na programação tradicional um programador escreve código para executar tarefas específicas, no Machine Learning, o algoritmo analisa os dados e aprende a melhorar o seu desempenho com o tempo. Pode ler mais sobre machine learning, neste artigo.
O que é a aprendizagem supervisionada?
A aprendizagem supervisionada é um ramo de machine learning que utiliza dados de treino rotulados para ajudar os modelos a funcionar com maior precisão. Os dados de treino rotulados funcionam como um supervisor/professor para o algoritmo de machine learning.
Embora existam outros tipos de modelos de machine learning, como a aprendizagem não supervisionada e a aprendizagem semi-supervisionada, neste artigo vamos centrar-nos na aprendizagem supervisionada.
À medida que o mercado global de machine learning continua a expandir-se, a aprendizagem supervisionada como metodologia de Machine Learning torna-se ainda mais relevante a cada dia que passa.
Como funciona a aprendizagem supervisionada?
A aprendizagem supervisionada permite que o resultado seja gerado a partir de dados rotulados. Isto significa que um algoritmo de aprendizagem supervisionada analisa os dados de treino e produz um resultado com base nos mesmos. Para tal, o algoritmo de aprendizagem generaliza os dados de treino para situações inéditas de uma forma razoável.
Tudo isto é possível quando o modelo recebe dados de formação de elevada qualidade. Para simplificar, quanto mais o algoritmo aprende, melhores são as suas previsões futuras e, com as novas previsões, continua a aprender com os dados, corrigindo os seus erros e fornecendo melhores resultados.
Categorias de aprendizagem supervisionada
A aprendizagem supervisionada pode ser dividida em diferentes categorias, tais como:
Classificação
Quando se utiliza a classificação, um valor de entrada passa pelo processo de atribuição de uma classe ou categoria específica, que é determinada pelos dados de treino disponibilizados. É utilizado um modelo de classificação para efetuar previsões relativamente à categoria a que pertencem os dados fornecidos. Um exemplo desta situação é a tarefa de classificação binária que consiste em determinar se uma mensagem de email é spam ou não. Neste cenário, o modelo tem de escolher entre duas classes: spam e não spam. Este modelo também pode fornecer classificação multi-classe, sendo capaz de classificar mais de duas classes, como tipos de animais. Por exemplo, uma fotografia de dois animais de diferentes espécies juntos consiste em duas classes diferentes.
Regressão
A diferença entre os algoritmos de classificação e de regressão é que os algoritmos de regressão são utilizados para prever valores contínuos, como resultados de testes, enquanto os algoritmos de classificação são utilizados para prever valores binários, como spam/não spam ou verdadeiro/falso. A regressão é um procedimento que descobre uma ligação significativa entre variáveis dependentes e independentes, permitindo a previsão de um valor numérico contínuo. Por exemplo, um algoritmo de regressão pode ser utilizado para estimar a nota do teste de um aluno com base no número de horas que ele dedicou ao estudo. Neste cenário, as horas estudadas servem como variável independente, enquanto a nota final do teste do aluno é a variável dependente.
Algoritmos de aprendizagem supervisionada
Os algoritmos de aprendizagem supervisionada visam determinar os passos necessários para ajudar os utilizadores a alcançar o resultado pretendido. Abordam principalmente dois tipos de problemas: regressão e classificação, dando origem a vários tipos de modelos de aprendizagem supervisionada. Vamos explorar alguns modelos normalmente utilizados.
Regressão linear
A regressão linear é um algoritmo simples e amplamente utilizado em machine learning. O seu principal objetivo é prever resultados futuros, estabelecendo uma relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes utilizando uma linha reta. É normalmente utilizado para análises preditivas, como a previsão de vendas, a determinação do preço dos produtos ou a estimativa da idade. Quando existe apenas uma variável independente, é designada por regressão linear simples e, quando são incluídas outras variáveis independentes, por regressão linear múltipla.
Regressão logística
Semelhante à regressão linear, os modelos de regressão logística têm como objetivo identificar relações entre os dados introduzidos. A regressão logística é utilizada principalmente para resolver problemas de classificação binária, como a identificação de spam, e é adequada quando existem resultados binários como sim/não ou verdadeiro/falso. Uma das vantagens da regressão logística é a sua capacidade de fornecer probabilidades e classificar novos dados, considerando conjuntos de dados contínuos e discretos.
Redes neurais
As redes neurais são algoritmos de machine learning que imitam a estrutura e o funcionamento do cérebro humano. São constituídas por neurónios artificiais interligados que processam informação e fazem previsões.
Uma das principais vantagens das redes neuronais é a sua capacidade de aprender e melhorar através de um processo de treino.
Árvores de decisão
Este modelo organiza os dados em subconjuntos mais pequenos e faz previsões seguindo uma série de decisões baseadas nas características de entrada. Cada nó da árvore representa um teste a uma caraterística e os ramos indicam o resultado desse teste. No final dos ramos, é fornecida uma previsão ou etiqueta de classe.
Uma das vantagens das árvores de decisão é a sua simplicidade, tornando-as acessíveis mesmo a não especialistas em machine learning. Podem tratar tanto dados categóricos como numéricos, o que aumenta a sua popularidade e versatilidade.
Vantagens e desvantagens da aprendizagem supervisionada
Vantagens
- Precisão da previsão: Modelos supervisionados treinados em conjuntos de dados rotulados grandes e diversificados podem atingir uma precisão elevada.
- Objectivos claros: Existe um objetivo claro de mapeamento das entradas para as saídas, o que facilita a otimização do algoritmo.
- Vasta gama de aplicações: A aprendizagem supervisionada é versátil e pode ser aplicada à classificação e regressão, oferecendo flexibilidade para várias tarefas.
- Mais fácil de implementar: Os modelos de aprendizagem supervisionada são geralmente fáceis de implementar e compreender.
Desvantagens
- Qualidade dos dados de formação: O desempenho depende em grande parte da qualidade dos dados de treino fornecidos.
- Dependência da intervenção humana: Os modelos de aprendizagem automática supervisionada não podem classificar os dados de forma independente e dependem da intervenção humana para o treino.
- Limitações no tratamento de textos complexos: Um dos principais problemas da aprendizagem supervisionada é a sua incapacidade de lidar eficazmente com textos complexos.
- Potencial de erro humano: Uma vez que a aprendizagem supervisionada depende da intervenção humana, existe o risco de erro humano no processo de treino.
- Falta de diversidade nos dados de formação: Os modelos treinados em dados anotados manualmente podem não ter diversidade, o que leva a modelos tendenciosos que não representam com exatidão a verdadeira distribuição dos dados.
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