O QUE É APRENDIZADO SUPERVISIONADO E NÃO SUPERVISIONADO?

As técnicas capazes de identificar padrões para otimizar processos e decisões de negócio.

Você já ouviu falar em aprendizado de máquina? Essa é uma área que vem ganhando cada vez mais destaque na tecnologia e está transformando a forma como as empresas lidam com grande quantidade de dados.

No entanto, existem diferentes técnicas dentro do aprendizado de máquina, e hoje vamos comparar duas delas: o supervisionado e o não supervisionado. Descubra as diferenças entre esses métodos e qual é o melhor para a sua empresa em nossa análise comparativa!

O que veremos a seguir:

• Introdução ao aprendizado de máquina

• O que é aprendizado supervisionado?

• O que é aprendizado não supervisionado?

• Exemplos práticos

• Qual modelo escolher?

• Conclusão

Introdução ao Aprendizado de Máquina

O Aprendizado de Máquina (ML) é uma área da computação que se preocupa com o desenvolvimento de software capaz de realizar tarefas complexas a partir de um conjunto grande e variado de dados.

Esses métodos são usados em diversas áreas, como visão computacional, reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural e análise genética, em geral o objetivo dessas ferramentas é estimar uma variável resposta, segmentar indivíduos e/ou gerar conhecimento.

Existem dois tipos de técnicas de Machine Learning: o aprendizado supervisionado e o não supervisionado. 

O que é aprendizado supervisionado?

O aprendizado supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que os dados são rotulados e o algoritmo de aprendizagem é treinado para prever o rótulo dado novo conjunto de dados. 

Esse tipo de técnica é amplamente usado para tarefas como classificação e regressão. Em ambos os casos, o objetivo é treinar um modelo que preveja corretamente as classes ou valores de saída para diferentes entradas fornecidas. 

Por exemplo, talvez você queira criar um algoritmo de classificação que preveja a probabilidade de compra de um produto para uma pessoa com base em suas características.

Para fazer isso, é preciso treinar um algoritmo com dados rotulados, como um excel com as características das pessoas e um rótulo que identifica se houve ou não compra. Então, o algoritmo vai enxergar os padrões mais comuns em compradores e não compradores, e depois de validar será possível classificar novos clientes entre mais propensos a comprar e menos propensos com base nos padrões encontrados nos dados usados para treinar o modelo inicialmente.

O que é aprendizado não supervisionado?

O aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizagem de máquina que se concentra em aprender sem rótulos ou qualquer tipo de direcionamento. Em outras palavras, o algoritmo aprende por si só, com base na experiência e dados fornecidos.

Uma das vantagens desse tipo de aprendizado é que ele pode ser aplicado a grandes conjuntos de dados não rotulados, permitindo que as máquinas explorem padrões e descubram relações em dados complexos que seriam difíceis de detectar manualmente.

O desenvolvimento do aprendizado não supervisionado está voltado para criar algoritmos capazes de generalizar resultados para novas situações, a partir da experiência adquirida com os dados analisados. 

Uma das áreas que usam mais o aprendizado não supervisionado é a mineração de dados, onde algoritmos são treinados para segmentar clientes em “personas”. O aprendizado não supervisionado também é muito usado na análise de imagens e vídeo, rastreamento facial, detecção de e-mail fraudulento, previsão automatizada e classificação de texto.

Diferenças entre o Supervisionado e Não supervisionado

Abaixo é possível entender as principais diferenças entre os modelos de aprendizado supervisionado e os não supervisionados.

Modelos Supervisionados

• Dados de treinamento rotulados

Nos modelos supervisionados, os dados de treinamento são rotulados, o que significa que cada exemplo de treinamento é acompanhado por um rótulo ou uma resposta correta. Esses rótulos indicam qual é a saída desejada para uma determinada entrada.

• Objetivo

O objetivo dos modelos supervisionados é aprender a mapear as entradas para as saídas corretas com base nos exemplos rotulados fornecidos durante o treinamento. O modelo é treinado para fazer previsões precisas em novos dados não rotulados.

• Feedback explícito

Durante o treinamento, os modelos supervisionados recebem um feedback explícito sobre suas previsões, comparando-as com os rótulos corretos. Isso permite que o modelo ajuste seus parâmetros e melhore seu desempenho ao longo do tempo.

Modelos Não Supervisionados

• Dados de treinamento não rotulados

Ao contrário dos modelos supervisionados, os modelos não supervisionados trabalham com dados de treinamento não rotulados. Isso significa que não há rótulos ou respostas corretas fornecidas durante o treinamento.

• Objetivo

O objetivo dos modelos não supervisionados é encontrar estruturas ou padrões intrínsecos nos dados sem a necessidade de rótulos. Esses modelos procuram agrupar, reduzir dimensionalidade ou descobrir representações latentes dos dados.

• Feedback implícito

Como não há rótulos disponíveis, o feedback para modelos não supervisionados é implícito. O modelo pode avaliar a qualidade de suas saídas com base em métricas como a coesão dos grupos formados ou a capacidade de reconstrução dos dados originais.

Alguns exemplos comuns de algoritmos de aprendizagem supervisionada são regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, florestas aleatórias e redes neurais. Alguns exemplos comuns de algoritmos de aprendizagem não supervisionada são k-means, análise de componentes principais (PCA), agrupamento hierárquico, redes neurais autoencoder e algoritmos de associação.

Exemplos na Prática

Uma grande empresa tem um grande problema de atendimento, o volume diário de leads é muito maior que a capacidade de atendimento do time. Assim, surge a necessidade de estimar uma propensão de compra para cada lead.

Para resolver o problema, o time de cientistas de dados cria um modelo de aprendizado não supervisionado através de dados de características e comportamento do cliente com objetivo de estimar a probabilidade de compra para cada um deles.

Através desse indicador foi possível ordenar a lista de leads para que o time de atendimento faça primeiro o atendimento dos leads com maior propensão de comprar o produto, tornando o trabalho do time de atendimento muito mais eficiente.

Escolher o Supervisionado ou o Não Supervisionado?

O aprendizado supervisionado é o processo de utilização de algoritmos de machine learning para inferir uma função a partir de um conjunto de dados anotados. Ou seja, os dados são rotulados com as respostas corretas, e o objetivo é fazer com que o algoritmo “aprenda” a generalizar a partir desses exemplos.

Já o aprendizado não supervisionado é o processo de utilização de algoritmos para descobrir padrões nos dados sem a presença de rótulos. Geralmente, isso significa que os algoritmos buscarão por clusters em um conjunto de dados que posteriormente podem vir a ser o rótulo.

Outra principal diferença entre o aprendizado supervisionado e o não supervisionado é que, no primeiro, os algoritmos são direcionados a um objetivo específico, mas no segundo, não existe objetivo definido, por isso é muito utilizado no momento de exploração dos dados.

Como resultado disso, os dois tipos de técnicas devem ser entendidas como complementares e não competem para resolver o mesmo problema. Por isso é necessário entender o problema para ser capaz de identificar qual delas deve ser aplicada, em muitos casos é possível usá-las juntas para aprimorar os resultados.

Conclusão

Para concluir, aprendemos que as técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionadas têm objetivos diferentes e por isso não são concorrentes na solução de problemas. Além disso, vimos que quando existe um rótulo a ser estimado, é necessário um modelo supervisionado e quando esse rótulo não existe, é aplicável às técnicas não supervisionadas.