1. Aprendizado Supervisionado:
No aprendizado supervisionado, temos um conjunto de dados rotulado para treinar nosso modelo. Isso significa que as respostas corretas já são conhecidas durante o treinamento. O objetivo é fazer previsões precisas para novos dados com base nesse aprendizado. Exemplos comuns incluem previsão de preços de casas (regressão) e identificação de spam de e-mail (classificação).
- O modelo aprende com exemplos rotulados, onde cada exemplo tem uma entrada (features) e uma saída desejada (target).
- O objetivo é aprender a mapear as features para a target.
- Tipos:
- Classificação: Prever a classe de um novo exemplo.
- Regressão: Prever um valor numérico para um novo exemplo.
2. Aprendizado Não Supervisionado:
No aprendizado não supervisionado, não temos rótulos para os dados de treinamento. O modelo precisa descobrir por si só a estrutura nos dados. Exemplos comuns incluem agrupamento de clientes para segmentação de mercado e detecção de anomalias para identificar atividades fraudulentas.
- O modelo aprende com dados não rotulados, onde não há uma target definida.
- O objetivo é encontrar padrões e estruturas nos dados.
- Tipos:
- Agrupamento (Clustering): Agrupar exemplos em clusters com base em similaridades.
- Redução de Dimensionalidade: Reduzir o número de features em um conjunto de dados.
3. Aprendizado por Reforço:
No aprendizado por reforço, o modelo aprende a tomar decisões com base em recompensas e punições. Ele não tem rótulos de dados corretos ou incorretos, mas tem feedback sobre quão boas foram suas decisões. Um exemplo comum é um programa de computador aprendendo a jogar xadrez.
- O modelo aprende a tomar decisões em um ambiente interativo.
- O modelo recebe recompensas por tomar ações que levam a resultados desejados.
- O objetivo é maximizar a recompensa a longo prazo.
Comparação entre os Tipos:
| Tipo | Descrição | Exemplos |
|---|---|---|
| Supervisionado | Aprende com exemplos rotulados | Classificação de imagens, previsão de preço de imóveis |
| Não Supervisionado | Aprende com dados não rotulados | Agrupamento de clientes, detecção de anomalias |
| Reforço | Aprende a tomar decisões em um ambiente interativo | Jogo de xadrez, robótica |
Considerações:
- A escolha do tipo de aprendizado de máquina depende da natureza do problema e dos dados disponíveis.
- É importante ter um conjunto de dados de qualidade para treinar o modelo.
- Os modelos de aprendizado de máquina podem ser enviesados, e é importante tomar medidas para mitigar o viés.
Cada tipo de aprendizado de máquina tem suas próprias aplicações e é adequado para diferentes tipos de problemas.