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Machine Learning Supervisionado X Machine Learning Não Supervisionado - Qual a Diferença?



A Inteligência Artificial (IA) e a Machine Learning (ML) são cada vez mais utilizadas no mundo dos negócios. Um estudo da consultoria financeira UBS aponta que cerca de US$ 620 bilhões serão movimentados até 2025 para pesquisa e implementação dessas tecnologias.


Porém, o ML já é uma realidade e está presente em nosso dia-a-dia. Quando você acessa o seu banco online, faz compras pela internet ou acessa as redes sociais, os algoritmos de machine learning estão atuando para aprimorar a experiência do usuário.


Afinal, o que é machine learning?


Por definição, machine learning é o subconjunto da inteligência artificial que se concentra na construção de sistemas que aprendem e/ou melhoram o desempenho com base nos dados que consomem.


Todo esse processo de aprendizado é realizado sem nenhum tipo de intervenção humana. Assim, as máquinas usam algoritmos complexos para tomar decisões e interpretar dados, executando tarefas automaticamente.


Ainda, os algoritmos são motores que alimentam o machine learning. De modo geral, existem dois principais tipos utilizados atualmente: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado.


Machine Learning Supervisionado


A aprendizagem supervisionada é um método de análise de dados que se baseia em resultados pré-definidos, utilizando os valores passados da variável target para aprender quais devem ser seus resultados de saída.


Esse tipo de algoritmo utiliza modelos para prever resultados conhecidos. Por exemplo: em uma montadora de veículos, o processo de aprendizagem supervisionada é aplicado para classificar veículos de duas e de quatro rodas a partir da análise de imagens.


Ainda, os algoritmos de machine learning supervisionados são os mais usados, pois, com esse modelo, os cientistas de dados atuam como um guia, ensinando ao algoritmo quais conclusões ele deve ter.


É um método de aprendizagem semelhante ao de uma criança que aprende a identificar cores, formas, objetos e os armazena em sua memória. Entre os principais exemplos desse tipo de ML estão os algoritmos de regressão linear e logística, classificação de multi-classe e de máquinas de vetores de suporte.


Machine Learning Não Supervisionado


O aprendizado não supervisionado é aquele em que a máquina possui dados não rotulados e deve tentar entender por conta própria, para que haja uma resposta em que a máquina possa medir sua precisão.


Um bom exemplo que ilustra esse tipo de algoritmo é o processo de aprendizagem de uma criança para andar de bicicleta. O pai empurrando a bicicleta é o aprendizado supervisionado. Quando não há supervisão, não há esse suporte, é entregar a bicicleta a criança e dizer “boa sorte”.


Assim, a proposta é que a máquina aprenda por conta própria, seja capaz de ajustar os resultados, agrupando-os e processando-os como bem entender. Por isso, é o método utilizado para explorar dados desconhecidos.


Ainda, o machine learning não supervisionado envolve treinamento baseado em dados que não possuem rótulos ou uma saída específica definida. Entre os exemplos de algoritmos estão o agrupamento k-means, a análise de componentes principais e independentes e regras de associação.


Essas são as duas principais abordagens de machine learning utilizadas. A escolha pelo melhor tipo a ser implementado depende do que será analisado, do objetivo, pois cada problema possui suas peculiaridades.


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