O que é Aprendizado de Máquina Supervisionado? Algoritmo, Exemplo

O aprendizado de máquina está em toda parte – desde agências governamentais, serviços de varejo e instituições financeiras até os setores de saúde, entretenimento e transporte. Está intrinsecamente associado ao nosso dia-a-dia, seja Netflix ou Amazon dando recomendações online ou o desbloqueio de seu smartphone com tecnologia de detecção de rosto, aprendizado de máquina e inteligência artificial ganharam força como nunca antes.

Com o aprendizado de máquina sendo uma das tendências tecnológicas mais populares agora, torna-se imperativo conhecer uma das principais abordagens para criar inteligência artificial – aprendizado de máquina supervisionado.

O que é Aprendizado de Máquina Supervisionado?

O aprendizado de máquina supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que um algoritmo de computador é treinado usando dados de entrada rotulados e o computador, por sua vez, prevê a saída de dados imprevistos. Aqui, “rotulado” significa que alguns dados já serão marcados com as respostas corretas para ajudar a máquina a aprender. No aprendizado supervisionado, os dados de entrada enviados ao computador funcionam como um supervisor ou professor para treinar a máquina para produzir resultados precisos, detectando padrões subjacentes e correlações entre os dados de entrada e os rótulos de saída.

Tipos de Algoritmos de Aprendizagem Supervisionada

Existem diferentes tipos de algoritmos de aprendizado supervisionado para alcançar resultados específicos. Vamos dar uma olhada em alguns dos tipos mais comuns.

1. Classificação

Os algoritmos de classificação usam dados de treinamento rotulados para classificar as entradas em um determinado número de classes ou categorias. Aqui, a variável de saída é uma categoria como 'Sim' ou 'Não' e 'Verdadeiro' ou 'Falso'. Categorizar relatórios médicos em positivos (doença) ou negativos (sem doença) ou classificar filmes em diferentes gêneros são alguns casos em que os algoritmos de classificação são aplicáveis.

2. Regressão

Os modelos de regressão são usados ​​quando há uma relação numérica entre as variáveis ​​de entrada e de saída. Os algoritmos de regressão que se enquadram no âmbito do aprendizado supervisionado incluem regressão linear, regressão não linear, árvores de regressão, regressão polinomial e regressão linear bayesiana. Esses modelos são usados ​​principalmente para prever variáveis ​​contínuas, como especular tendências de mercado, previsão do tempo ou predeterminar as taxas de cliques em anúncios online em horários específicos ao longo do dia.

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3. Redes Neurais

Os algoritmos de rede neural são usados ​​para interpretar dados sensoriais, reconhecer padrões ou agrupar entradas brutas. Embora esse algoritmo tenha várias vantagens, pode ser bastante desafiador usar uma rede neural quando há muitas observações. Aplicações populares de redes neurais na vida real incluem extração de informações, classificação de texto, reconhecimento de fala e caracteres, resumo de vários documentos, geração de idioma e muito mais.

4. Modelo Bayesiano Ingênuo

Classificadores Naive Bayes não é um algoritmo único, mas uma coleção de algoritmos baseados no Teorema de Bayes. O princípio padrão subjacente a esses algoritmos é que cada par de recursos classificados é independente um do outro. Os rótulos de classe são atribuídos usando um gráfico acíclico direto que compreende vários nós filhos e um nó pai. Cada nó filho é considerado separado e independente do pai. Os aplicativos populares da vida real do algoritmo Naive Bayesian incluem filtragem de spam e análise de sentimentos.

5. Árvores de decisão

As árvores de decisão são modelos semelhantes a fluxogramas contendo instruções de controle condicional para comparar decisões e suas possíveis consequências. Uma árvore de decisão envolve um grafo semelhante a uma árvore onde os nós internos representam o ponto em que escolhemos um atributo e fazemos uma pergunta, os nós folha representam os rótulos de classe ou a saída real e as arestas representam as respostas às perguntas.

6. Máquina de vetor de suporte

Support Vector Machine (SVM) é baseado na teoria de aprendizagem estatística dada por Vap Nick e foi desenvolvida em 1990. Em termos mais simples, máquinas de vetor de suporte são um conjunto de métodos de aprendizagem supervisionados usados ​​para regressão, classificação e detecção de valores discrepantes. Eles estão intimamente associados à rede kernel e encontram aplicações em diversos campos, como reconhecimento de padrões, bioinformática e recuperação de informações multimídia.

7. Modelo de Floresta Aleatória

O modelo de floresta aleatória consiste em um conjunto de árvores de decisão individuais onde cada árvore individual fornece uma previsão de classe, e a classe com o máximo de votos é a previsão do modelo. A ideia por trás do conceito de modelo de floresta aleatória é que um grande número de árvores ou modelos relativamente não correlacionados operando em um conjunto produzirá previsões mais precisas do que qualquer uma das previsões individuais. Isso ocorre porque as árvores se protegem de erros independentes.

Como funciona?

O aprendizado supervisionado envolve o treinamento de modelos usando conjuntos de dados rotulados para que eles possam aprender sobre cada tipo de dados. Após a conclusão do treinamento, o modelo recebe dados de teste para identificar e prever a saída.

Vejamos um exemplo simples para esclarecer melhor o conceito.

Digamos que você receba uma caixa composta de diferentes tipos de vegetais. Na abordagem de aprendizado de máquina supervisionado, seu primeiro passo será familiarizar a máquina com todos os vegetais diferentes, um por um, desta maneira:

• Se o objeto for como uma lâmpada e rosa-púrpura, ele será rotulado como – Cebola.
• Se o objeto for frondoso e de cor verde, ele será rotulado como – Espinafre.

Depois de treinar a máquina, você dá a ela um vegetal separado da caixa (digamos, cebola) e pede para identificá-lo. Agora, como a máquina já aprendeu sobre os vegetais a partir de dados anteriores, ela classificará o novo objeto com base em sua forma e cor e confirmará o resultado como uma cebola. Dessa forma, a máquina aprende ou treina a partir de dados de treinamento (caixa contendo vegetais) e aplica o conhecimento a dados novos e imprevistos (novo vegetal).

Como o exemplo vegetal que usamos acima, vamos ver outro exemplo de aprendizado supervisionado para entender como ele funciona.

Suponha que temos um conjunto de dados que consiste em várias formas, como triângulos, quadrados e pentágonos. O primeiro passo é treinar o modelo para cada figura da seguinte maneira:

• Se a forma tiver três lados, ela será rotulada como – Triângulo
• Se a forma tiver quatro lados iguais, ela será rotulada como – Quadrado
• Se a forma tiver cinco lados, ela será rotulada como – Pentágono

Quando o treinamento estiver concluído, testamos o modelo usando dados de teste, e o trabalho do modelo seria identificar a forma com base no conhecimento de treinamento. Assim, quando o modelo encontra uma nova forma, ele a classifica com base no número de lados e fornece uma saída.

Vantagens e desafios

Escusado será dizer que o aprendizado supervisionado tem várias vantagens na implementação de modelos de aprendizado de máquina. Alguns de seus benefícios estão listados abaixo:

• Os modelos de aprendizado supervisionado podem prever com precisão os resultados com base em experiências anteriores.

• O aprendizado supervisionado ajuda a otimizar o desempenho usando a experiência.
• O aprendizado supervisionado nos dá uma ideia clara e precisa sobre as classes de objetos.
• Por último, mas não menos importante, os algoritmos de aprendizado supervisionado são incrivelmente cruciais para resolver vários problemas do mundo real e encontrar aplicações em diversos setores.

Sem dúvida, algoritmos de aprendizado supervisionado são altamente benéficos, especialmente no que diz respeito ao seu potencial para enfrentar desafios em tempo real. No entanto, construir um modelo de aprendizado supervisionado sustentável e eficiente vem com seu próprio conjunto de desafios. Então vamos dar uma olhada:

• Todo o processo de treinamento de modelos de aprendizado supervisionado é um processo demorado.
• Os modelos de aprendizagem de supervisão geralmente exigem um certo nível de conhecimento e recursos para estruturar e funcionar com precisão.
• Em contraste com os modelos de aprendizado não supervisionado, os modelos de aprendizado supervisionado não podem classificar ou agrupar dados por conta própria.
• As chances de erros humanos se infiltrarem nos conjuntos de dados são bastante altas, o que pode levar ao treinamento incorreto dos algoritmos.

Práticas recomendadas com exemplos

Quais são algumas das práticas recomendadas que você deve ter em mente antes de se aventurar para iniciar um projeto usando aprendizado de máquina supervisionado? Dê uma olhada abaixo.

• Certifique-se de ter clareza sobre o tipo de dados que você usará como conjunto de dados de treinamento.
• Colete as saídas correspondentes de medições padrão ou especialistas humanos.
• Decida a estrutura do algoritmo de aprendizado.

Vale a pena finalmente falar sobre alguns dos melhores e mais populares exemplos da vida real de aprendizado de máquina supervisionado.

• Análise preditiva : um caso de uso generalizado de uso de modelos de aprendizado supervisionado para análise preditiva é fornecer insights significativos e acionáveis ​​em vários pontos de dados de negócios. Como resultado, as empresas podem prever determinados resultados com base em uma determinada variável de saída para justificar e apoiar as decisões.
• Reconhecimento de objetos e imagens : Os algoritmos de aprendizado supervisionado são úteis na localização e classificação de objetos em imagens e vídeos – um requisito frequente na análise de imagens e em várias técnicas de visão computacional.
• Detecção de spam : As técnicas de detecção e filtragem de spam usam algoritmos de classificação supervisionada para treinar bancos de dados para que eles possam reconhecer padrões em novos dados para segregação eficaz de e-mails de spam e não spam.
• Análise de sentimentos : uma ótima maneira de aumentar os esforços de engajamento da marca é entender as interações com os clientes. O aprendizado de máquina supervisionado pode ajudar nesse sentido, extraindo e classificando informações críticas de grandes conjuntos de dados, como emoções, intenções, preferências etc.

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Conclusão

O último relatório de pesquisa de mercado da Technavio intitulado Machine Learning Market by End-user and Geography – Forecast and Analysis 2020-2024 prevê que o tamanho do mercado global de machine learning testemunhará um crescimento de US$ 11,16 bilhões durante o período de previsão 2020-2024. Além disso, o aumento constante do crescimento ano após ano alimentará o ímpeto de crescimento do mercado.

Tanto as tendências atuais quanto as previsões futuras indicam que o aprendizado de máquina veio para ficar. Algoritmos de aprendizado supervisionado são fundamentais para qualquer projeto de aprendizado de máquina que envolva principalmente problemas de classificação e regressão. Apesar de seus desafios, os algoritmos de aprendizado supervisionado são os mais úteis para prever resultados com base em experiências.