Aprendizagem supervisionada x não supervisionada
Os termos como aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado são usados no contexto de aprendizado de máquina e inteligência artificial que estão ganhando importância a cada dia que passa. O aprendizado de máquina, para o leigo, são algoritmos que são orientados por dados e fazem uma máquina aprender com a ajuda de exemplos. Existem dois tipos de aprendizagem; ou seja, aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada que confundem os alunos, pois há muitas semelhanças entre os dois. No entanto, apesar da sobreposição, existem diferenças que serão destacadas neste artigo.
Nos próximos anos, provavelmente testemunharemos um aumento no desenvolvimento de aprendizado de máquina para tornar o tratamento dos problemas de negócios mais fácil e rápido. A contratação de funcionários para resolver problemas simples de negócios se tornaria obsoleta usando os conceitos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada.
O que é aprendizagem supervisionada?
Este é um tipo de aprendizado em que o aprendizado de máquina ocorre com a ajuda de entradas dos usuários. Muitas das pesquisas na área de aprendizado de máquina e inteligência artificial até agora têm se concentrado no aprendizado supervisionado. Por exemplo, a pasta de spam do seu e-mail fica cheia, às vezes até mesmo e-mails importantes vão para ela sem querer. O sistema funciona com base no aprendizado de máquina que notifica um algoritmo referente à análise de spam. O sistema usa as informações para filtrar mensagens e enviá-las para a pasta de spam, reduzindo os falsos positivos. Em um mecanismo de pesquisa, o algoritmo funciona com base no link clicado primeiro quando abre os resultados da pesquisa. Isso leva a melhorias nos resultados da pesquisa para um usuário. No entanto, existem certas desvantagens na aprendizagem supervisionada, pois a máquina tem uma ideia vaga do que é certo e do que é errado. Esse feedback humano muitas vezes limita o uso futuro da aprendizagem supervisionada.
O que é aprendizagem não supervisionada?
Vivemos numa época em que buscamos o melhor desempenho das máquinas o tempo todo, sejam dados de CFTV, dados de GPS, dados de transações online, dados de varredura de máquina, dados de varredura de segurança e assim por diante. Organizações e governos querem máquinas que não precisam ou exigem dados supervisionados de humanos para gerar melhores resultados. Isso, é claro, exige um esforço muito maior na direção da automação e, embora seja improvável que o aprendizado não supervisionado substitua o aprendizado supervisionado em um futuro próximo, as abordagens híbridas provavelmente surgirão em um futuro próximo, que serão mais rápidas e mais eficientes do que os resultados que estamos obtendo com a aprendizagem supervisionada no momento.
Qual é a diferença entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada?
• Aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada são duas abordagens diferentes para trabalhar para uma melhor automação ou inteligência artificial.
• No aprendizado supervisionado, há feedback humano para melhor automação, enquanto no aprendizado não supervisionado, espera-se que a máquina apresente melhores desempenhos sem intervenções humanas.
• Abordagens híbridas são soluções mais prováveis em um futuro próximo, que farão uso de aprendizagem supervisionada e não supervisionada.
