Do curso: Como Usar o Aprendizado de Máquina para Agregar Valor à sua Empresa

Aprendizado supervisionado

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Aprendizado supervisionado

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Lembre-se: um algoritmo é uma sequência de instruções, a receita para fazer previsões usando aprendizado de máquina. Existem algoritmos de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. Vejamos de forma simplificada o que é aprendizado supervisionado. Trata-se de um tipo de aprendizado de máquina em que há intervenção humana. Consiste em indicar ao sistema a saída que queremos alcançar e fornecer exemplos nos dados com os quais o sistema aprenderá. Esses dados de saída são chamados de rótulos, ou labels em inglês. Graças ao histórico de exemplos, depois de aprender, o sistema poderá dar respostas ao receber novos dados de entrada, dos quais ninguém sabe o resultado. Os tipos mais comuns de problemas resolvidos com o aprendizado supervisionado são a classificação e a regressão. Quando o problema que queremos prever é uma classe, isso é chamado de classificação. Mas o que é uma classe? São previsões de categorias, como as cores: vermelho, verde, amarelo, ou previsões binárias, que podem assumir dois valores: 0 ou 1, ou sim ou não. No entanto, se desejamos prever uma variável contínua, ou seja, um número, isso é chamado de regressão. Por exemplo, a estimativa de preços ou vendas totais de um produto seria resolvida por uma regressão. A classificação é usada para projetos de detecção de fraudes, diagnóstico clínico, classificação de imagens ou identificação de spam no e-mail. Portanto, são previsões restritas a um número limitado de opções. Já a regressão é adotada para prever estoque e valores de mercado, otimizar preços, analisar riscos e muito mais. Esses são apenas alguns exemplos. Quer entender como funcionam a classificação e a regressão de modo mais gráfico e simplificado? Fique comigo e continue assistindo ao curso.

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