Aprendizado supervisionado e não supervisionado: qual é a diferença?

A maior diferença entre machine learning supervisionado e não supervisionado é o tipo de dados usado. O aprendizado supervisionado usa dados de treinamento rotulados, ao contrário do aprendizado não supervisionado. 

Mais simplesmente, os modelos de aprendizado supervisionado têm uma compreensão básica de quais valores de saída corretos devem ser. 

Com o aprendizado supervisionado, um algoritmo usa um conjunto de dados de amostra para treinar e fazer previsões, ajustando-se iterativamente para minimizar erros. Esses conjuntos de dados são rotulados para fornecer contexto, fornecendo os valores de saída desejados para permitir que um modelo dê uma resposta “correta”. 

Por outro lado, os algoritmos de aprendizado não supervisionados trabalham de forma independente para aprender a estrutura inerente dos dados, sem orientações ou instruções específicas. Basta fornecer dados de entrada não rotulados e deixar o algoritmo identificar padrões que ocorrem naturalmente no conjunto de dados. 

Embora o tipo de dados seja a maneira mais fácil de diferenciar essas duas abordagens, cada uma tem objetivos e aplicativos diferentes que também os diferenciam uns dos outros. 

Os modelos de aprendizado supervisionado se concentram mais em aprender as relações entre os dados de entrada e de saída. Por exemplo, um modelo supervisionado pode ser usado para prever os horários de voo com base em parâmetros específicos, como condições climáticas, tráfego do aeroporto, horários de pico e muito mais. 

Por outro lado, o aprendizado não supervisionado é mais útil para descobrir novos padrões e relações em dados brutos e não rotulados. Modelos de aprendizado não supervisionados, por exemplo, podem ser usados para identificar grupos de compradores que compram produtos relacionados em conjunto para oferecer sugestões de outros itens para recomendar a clientes semelhantes. 

Como resultado, o machine learning supervisionado e não supervisionado é implantado para resolver diferentes tipos de problemas. O aprendizado de máquina supervisionado é adequado para tarefas de classificação e regressão, como previsão do tempo, mudanças nos preços, análise de sentimento e detecção de spam. Já o aprendizado não supervisionado é mais usado para análise exploratória de dados e tarefas de clustering, como detecção de anomalias, visualização de Big Data ou segmentação de clientes. 

Agora que você sabe as diferenças entre aprendizado supervisionado e não supervisionado, qual abordagem é ideal para você? 

A escolha da abordagem certa depende de suas metas e requisitos gerais, dos casos de uso que você quer resolver e da abordagem geral de sua equipe para analisar, processar e gerenciar dados. 

Geralmente, você precisará considerar os seguintes aspectos ao decidir qual opção funciona melhor para sua organização. 

• Seus dados estão rotulados ou não? O aprendizado supervisionado requer conjuntos de dados rotulados. Você vai precisar avaliar se sua organização tem o tempo, os recursos e a experiência para validar e rotular os dados. 

• Quais são suas metas? É importante considerar o tipo de problema que você está tentando resolver e se você está tentando criar um modelo de previsão ou se quer descobrir novos insights ou padrões ocultos nos dados. 

• Quais tipos de algoritmos você precisa? Ao decidir qual abordagem é a mais adequada para sua organização, também é importante avaliar se há algoritmos que possam dar suporte ao volume de dados e corresponder às dimensões necessárias, como o número de atributos e atributos. 

A escolha entre aprendizado supervisionado ou não supervisionado se resume ao problema específico que você quer resolver, aos dados disponíveis e se você tem as ferramentas e a experiência para criar e gerenciar seus modelos. 

Não tem certeza se uma dessas opções é a mais adequada? Você também pode considerar uma terceira abordagem: aprendizado semi-supervisionado. 

O aprendizado semi-supervisionado combina aspectos de aprendizado supervisionado e não supervisionado. As técnicas de machine learning que se enquadram nessa categoria usam dados rotulados ou não para treinar um modelo preditivo. 

O aprendizado semi-supervisionado usa uma pequena quantidade de dados rotulados para treinar um modelo inicial, que pode ser usado para prever rótulos em uma quantidade maior de dados não rotulados. Em seguida, o modelo é aplicado iterativamente aos dados rotulados originalmente e aos dados com rótulos previstos (pseudorótulos). Depois, você vai adicionar as previsões mais precisas ao conjunto de dados rotulado e repetir o processo para continuar melhorando o desempenho do seu modelo.