O que é Aprendizado de Máquina Supervisionado?
📌 O que é Aprendizado de Máquina Supervisionado?
O aprendizado de máquina supervisionado é um dos tipos mais utilizados de Machine Learning. Nesse paradigma, fornecemos ao algoritmo um conjunto de dados de entrada junto com as respostas corretas (rótulos), permitindo que o modelo aprenda a mapear entradas para saídas.
👉 Em outras palavras: mostramos exemplos e a resposta certa, e o algoritmo aprende a generalizar para novos casos.
🔍 Exemplos práticos
- Previsão de preços de imóveis: entrada = tamanho, localização, número de quartos → saída = valor estimado.
- Classificação de e-mails: entrada = conteúdo do e-mail → saída = spam ou não spam.
- Diagnóstico médico: entrada = exames → saída = diagnóstico provável.
⚙️ Principais algoritmos de aprendizado supervisionado
- Regressão Linear – usada para prever valores numéricos (ex: preço de casas).
- Regressão Logística – usada para classificação binária (ex: doença “sim” ou “não”).
- Árvores de Decisão – criam regras baseadas em características dos dados.
- Random Forest – conjunto de várias árvores para melhorar precisão.
- Support Vector Machines (SVM) – encontram fronteiras de decisão entre classes.
- K-Nearest Neighbors (KNN) – classifica novos pontos com base nos vizinhos mais próximos.
- Redes Neurais Artificiais – usadas para problemas mais complexos, como reconhecimento de imagens.
🧠 Exemplo simples
Imagine que queremos prever se uma pessoa vai aprovar um empréstimo bancário.
- Entradas: idade, renda mensal, histórico de crédito.
- Saída: aprovado (1) ou não aprovado (0).
Fornecemos ao algoritmo um conjunto de exemplos já classificados (pessoas que pediram empréstimo no passado e o resultado). Com base nesses dados, o modelo aprende os padrões e pode prever a aprovação para novos clientes.
🚀 Conclusão
O aprendizado supervisionado é a base de muitos sistemas que usamos no dia a dia, como filtros de spam, recomendações e diagnósticos automáticos. Ele mostra como dados rotulados podem ensinar máquinas a tomar decisões inteligentes.
Veja o próximo post dessa série: Aprendizado de Máquina Não Supervisionado