O que é Unsupervised Learning vs. Supervised Learning?
Quando se trata de machine learning, deep learning e inteligência artificial, dois termos que frequentemente surgem são “Unsupervised Learning” e “Supervised Learning”. Esses são dois tipos de abordagens diferentes para treinar algoritmos de aprendizado de máquina e cada um tem suas próprias características e aplicações. Neste glossário, vamos explorar em detalhes o que é Unsupervised Learning vs. Supervised Learning e como eles diferem um do outro.
Unsupervised Learning
O Unsupervised Learning, ou aprendizado não supervisionado, é uma abordagem de treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina em que não há supervisão ou orientação externa fornecida durante o processo de treinamento. Isso significa que o algoritmo é deixado para descobrir padrões e estruturas nos dados por conta própria, sem a necessidade de rótulos ou respostas corretas pré-existentes.
Em outras palavras, o Unsupervised Learning é usado quando queremos explorar e extrair informações valiosas de um conjunto de dados sem ter conhecimento prévio sobre as características ou categorias presentes nos dados. É uma abordagem mais exploratória, onde o algoritmo tenta encontrar agrupamentos, associações ou padrões ocultos nos dados.
Existem várias técnicas e algoritmos populares de Unsupervised Learning, como clustering, dimensionality reduction e association rule learning. O clustering é usado para agrupar dados semelhantes em clusters, enquanto a redução de dimensionalidade é usada para reduzir a quantidade de variáveis em um conjunto de dados. A aprendizagem de regras de associação é usada para descobrir relações entre diferentes itens em um conjunto de dados.
Supervised Learning
Por outro lado, o Supervised Learning, ou aprendizado supervisionado, é uma abordagem de treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina em que há supervisão ou orientação externa fornecida durante o processo de treinamento. Nesse caso, o conjunto de dados de treinamento é rotulado, o que significa que cada exemplo de entrada é associado a uma saída correta.
O objetivo do Supervised Learning é treinar o algoritmo para aprender a mapear corretamente os exemplos de entrada para as saídas corretas, de modo que ele possa fazer previsões precisas em novos dados não vistos anteriormente. Isso é feito através da minimização de uma função de perda ou erro, que mede a diferença entre as previsões do algoritmo e as saídas corretas.
Existem vários tipos de algoritmos de Supervised Learning, como regressão linear, regressão logística, árvores de decisão e redes neurais. Cada um desses algoritmos tem suas próprias características e é adequado para diferentes tipos de problemas e conjuntos de dados.
Diferenças entre Unsupervised Learning e Supervised Learning
Agora que entendemos o que é Unsupervised Learning e Supervised Learning, vamos destacar as principais diferenças entre essas duas abordagens:
1. Supervisão
A principal diferença entre Unsupervised Learning e Supervised Learning é a presença ou ausência de supervisão durante o treinamento. No Unsupervised Learning, não há supervisão externa, enquanto no Supervised Learning, há rótulos ou respostas corretas fornecidas durante o treinamento.
2. Objetivo
O objetivo do Unsupervised Learning é descobrir padrões, estruturas ou associações ocultas nos dados, enquanto o objetivo do Supervised Learning é fazer previsões precisas em novos dados não vistos anteriormente.
3. Conjunto de dados
No Unsupervised Learning, o conjunto de dados de treinamento não é rotulado, o que significa que não há informações sobre as categorias ou características presentes nos dados. No Supervised Learning, o conjunto de dados de treinamento é rotulado, o que significa que cada exemplo de entrada é associado a uma saída correta.
4. Algoritmos
Existem diferentes algoritmos e técnicas disponíveis para Unsupervised Learning e Supervised Learning. No Unsupervised Learning, técnicas como clustering, dimensionality reduction e association rule learning são comumente usadas. No Supervised Learning, algoritmos como regressão linear, regressão logística, árvores de decisão e redes neurais são populares.
5. Aplicações
O Unsupervised Learning é frequentemente usado para explorar e extrair informações valiosas de grandes conjuntos de dados não rotulados. É útil em áreas como análise de dados, segmentação de clientes, detecção de anomalias e recomendação de produtos. O Supervised Learning é usado em problemas de classificação, regressão e previsão, como detecção de spam, reconhecimento de imagens e diagnóstico médico.
Conclusão
Em resumo, Unsupervised Learning e Supervised Learning são duas abordagens diferentes para treinar algoritmos de aprendizado de máquina. O Unsupervised Learning é usado quando queremos explorar e extrair informações valiosas de um conjunto de dados não rotulado, enquanto o Supervised Learning é usado quando queremos fazer previsões precisas em novos dados não vistos anteriormente. Ambas as abordagens têm suas próprias características e aplicações, e a escolha entre elas depende do problema em questão e do conjunto de dados disponível.
