Supervisionado vs. Aprendizagem não supervisionada: qual é a diferença?

O aprendizado de máquina é a ciência que permite 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.

Aprendizado supervisionado e não supervisionado são duas abordagens primárias de aprendizado usadas para treinar algoritmos de aprendizado de máquina. Cada método tem 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 Aprendizagem Supervisionada?

O aprendizado supervisionado é uma abordagem popular de aprendizado de máquina em que um modelo é treinado usando dados rotulados. Os dados rotulados consistem em variáveis ​​de entrada e suas variáveis ​​de saída correspondentes. O modelo procura relações entre a entrada e as variáveis ​​de saída desejadas e as utiliza para fazer previsões sobre novos dados não vistos.

Um exemplo simples de uma abordagem de aprendizado supervisionado é um filtro de spam de e-mail. Aqui, o modelo é treinado em um conjunto de dados com milhares de e-mails, cada um rotulado como "spam" ou "não é spam". O modelo identifica padrões de e-mail e aprende a distinguir spam de e-mails legítimos.

O aprendizado supervisionado permite que os modelos de IA prevejam os resultados com base no treinamento rotulado com precisão.

Processo de Treinamento

O processo de treinamento em aprendizado de máquina supervisionado requer aquisição e rotulagem de dados. Os dados geralmente são 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 não vistos e fazer previsões.

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: Em tarefas de regressão, o algoritmo de aprendizado de máquina prevê resultados de dados que mudam continuamente. Envolve relacionamentos entre duas ou mais variáveis, de modo que uma mudança em uma variável altera outra variável. Um exemplo de tarefa de regressão pode ser a previsão de preços de casas com base em recursos como número de cômodos, 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 normalmente forma a base para o aprendizado supervisionado, embora existam outros aspectos do processo.

Aplicações Comuns

Algoritmos de aprendizado supervisionado têm aplicações difundidas 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 de aprendizado supervisionado.

Limitações

Os modelos de aprendizado supervisionado oferecem recursos valiosos, mas também têm certas limitações. Esses modelos dependem fortemente de dados rotulados para aprender e generalizar padrões de maneira eficaz, o que pode ser caro, demorado e trabalhoso. No entanto, essa limitação geralmente surge em áreas especializadas onde a rotulagem especializada é necessária.

A manipulação de conjuntos de dados grandes, complexos e ruidosos é outro desafio que pode afetar o desempenho do modelo. Os modelos de aprendizado supervisionado operam sob a suposição de que os dados rotulados refletem verdadeiramente os padrões subjacentes no mundo real. Mas se os dados contiverem ruído, relações intrincadas ou outras complexidades, o modelo pode se esforçar para prever um resultado preciso.

Além disso, a interpretabilidade pode ser desafiadora em alguns casos. Os modelos de aprendizado supervisionado podem retornar resultados precisos, mas não fornecem informações claras sobre o raciocínio subjacente. A falta de interpretabilidade pode ser crítica em domínios como saúde, onde a transparência é vital.

O que é aprendizagem não supervisionada?

O aprendizado não supervisionado é uma abordagem de aprendizado de máquina que usa dados não rotulados e aprende sem supervisão. Ao contrário dos modelos de aprendizado supervisionado, que lidam com dados rotulados, os modelos de aprendizado não supervisionado se concentram na identificação de padrões e relacionamentos nos dados sem nenhuma saída predeterminada. 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 supervisionado, 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 usadas:

• Agrupamento: 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 revelar padrões ocultos em dados sem rótulos pré-existentes.
• Regra de associação: A regra de associação ajuda a descobrir dependências e conexões inerentes em diferentes conjuntos de dados. Ao minerar relacionamentos entre variáveis, modelos como o Apriori ajudam a derivar regras de associação para itens que ocorrem juntos com frequência e facilitam a tomada de decisões.

Existem outras técnicas, mas o agrupamento e a regra de associação são duas das técnicas de aprendizado não supervisionadas mais comuns.

Aplicações Comuns

Algoritmos de aprendizado não supervisionado encontram aplicações em diversos domínios. Alguns dos casos de uso populares 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, nem sempre é fácil determinar a qualidade dos padrões descobertos.

Semelhante ao aprendizado supervisionado, o método de aprendizado não supervisionado também depende da qualidade e relevância dos dados. Conjuntos de dados ruidosos com recursos irrelevantes podem reduzir a precisão dos relacionamentos descobertos e retornar resultados imprecisos. Seleção cuidadosa e técnicas de pré-processamento podem ajudar a mitigar essas limitações.

3 principais diferenças entre aprendizado supervisionado e não supervisionado

Os métodos de aprendizado supervisionado e não supervisionado diferem em termos de disponibilidade de dados, processo de treinamento e abordagem geral de aprendizado para os modelos. Entender essas diferenças é essencial para escolher a abordagem certa 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 aprendizagem. O aprendizado supervisionado depende de dados rotulados, onde as variáveis ​​de entrada e saída são fornecidas. O aprendizado não supervisionado, por outro lado, funciona apenas com variáveis ​​de entrada. Ele 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 não vistos com base em exemplos rotulados. Em contraste, o aprendizado não supervisionado visa descobrir padrões, agrupamentos e dependências ocultos em dados não rotulados e aproveitá-los 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 os parâmetros e minimizar os erros de previsão. Em contraste, o aprendizado não supervisionado carece de feedback explícito e depende apenas da estrutura inerente dos dados.

Supervisionado vs. Tabela de comparação de aprendizado não supervisionado

As diferenças entre aprendizado supervisionado e não supervisionado podem ser difíceis de entender de uma só vez, por isso criamos uma tabela de comparação útil.

Como você pode ver acima, as principais diferenças decorrem da abordagem para lidar com dados e aprender com sua classificação, embora ambos os métodos desempenhem um papel no sucesso do aprendizado de máquina.

Escolhendo a abordagem certa de aprendizado de máquina

O aprendizado supervisionado e não supervisionado são dois métodos distintos de aprendizado de máquina que derivam padrões em 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.

Aproveitando 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.