Aprendizado Supervisionado vs. Não Supervisionado: Diferenças Explicadas

Com o avanço das invenções de aprendizado de máquina, estratégias como aprendizado supervisionado e não supervisionado estão ganhando mais espaço no mercado. Embora ambas as tecnologias sejam eficazes para lidar com big data, distinguir entre aprendizado supervisionado e não supervisionado dentro de software de aprendizado de máquina abre caminho para uma análise de produto precisa. O aprendizado supervisionado permite que algoritmos prevejam tendências não vistas, enquanto algoritmos não supervisionados detectam sentimentos, anomalias ou correlações dentro dos dados de treinamento. Como ambos os algoritmos de aprendizado de máquina dependem do tipo de dados de treinamento fornecidos ao modelo, utilizar software de rotulagem de dados mapeia a necessidade exata de serviços de rotulagem para modelagem preditiva. Qual é a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado? O aprendizado supervisionado é um processo onde dados de entrada rotulados e dados de saída rotulados são alimentados dentro do algoritmo de modelagem preditiva para prever a classe de conjuntos de dados não vistos. O aprendizado não supervisionado é um processo onde o conjunto de dados é bruto, não estruturado e não rotulado, e novos dados são classificados com base nos atributos dos dados de treinamento não rotulados. O que é aprendizado supervisionado? O aprendizado supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina (ML) que usa conjuntos de dados rotulados para identificar padrões e relações entre dados de entrada e saída. Requer dados rotulados que consistem em entradas (ou características) e saídas (categorias ou rótulos) para fazer isso. Os algoritmos analisam as informações de entrada e depois inferem a saída desejada. Quando se trata de aprendizado supervisionado, sabemos que tipos de saídas devemos esperar, o que ajuda o modelo a determinar o que acredita ser a resposta correta. Exemplos de aprendizado supervisionado Algumas das aplicações mais comuns de aprendizado supervisionado são: - Detecção de spam: Como mencionado anteriormente, provedores de e-mail usam técnicas de aprendizado supervisionado para classificar conteúdo de spam e não spam. Isso é feito com base nas características de cada e-mail (ou entrada), como endereço de e-mail do remetente, linha de assunto e corpo do texto, e os padrões que o modelo aprende. - Reconhecimento de objetos e imagens: Podemos treinar modelos em um grande conjunto de dados de imagens rotuladas, como gatos e cachorros. Então, o modelo pode extrair características como formas, cores, texturas e estruturas das imagens para aprender a reconhecer esses objetos no futuro. - Análise de sentimento do cliente: As empresas podem analisar avaliações de clientes para determinar seu sentimento (por exemplo, positivo, negativo ou neutro) treinando um modelo usando avaliações rotuladas. O modelo aprende a associar palavras e características específicas com diferentes sentimentos e pode classificar novas avaliações de clientes de acordo. - Reconhecimento facial: Dados supervisionados rotulados são usados para prever imagens estrangeiras de fotos, vídeos ou plantas, comparando-as com os atributos nos dados de treinamento. O modelo de aprendizado de máquina supervisionado detecta características faciais e incorpora representações vetoriais para comparar resultados e obter a confirmação correta. - Reconhecimento de objetos: O aprendizado supervisionado é implantado para detectar objetos ou itens indesejados para evitar obstruções em veículos ou dispositivos autônomos. Requer supervisão humana mínima para detectar objetos não vistos e prever a ação que precisa ser tomada. - Autenticação biométrica: Devido à maior precisão e previsão, algoritmos supervisionados também podem lidar com autenticação biométrica e prever credenciais de funcionários de forma eficaz. Ele aproveita tanto conjuntos de dados de treinamento quanto de teste para ajustar a geração de saída e autenticar indivíduos de forma eficaz. - Modelagem preditiva: O aprendizado supervisionado é uma estratégia amplamente aceita para prever tendências e estratégias no setor comercial. Também conhecido como modelagem preditiva, esses exemplos incluem prever as vendas do próximo trimestre, analisar dados de campanhas de marketing, prever tendências orçamentárias, personalizar feeds OTT e assim por diante. - Análise prescritiva: Nesta técnica, o conjunto de dados de entrada é ajustado com inferência humana externa que otimiza a qualidade da análise realizada e a geração de saída. Saídas precisas levam a uma melhor análise prescritiva, o que implica em um memorando mais estratégico e formatado para o curso de ação futuro. - Reconhecimento óptico de caracteres: O aprendizado supervisionado é eficaz em analisar e editar texto em formato pós-dados (pdf), pois prevê uma correlação entre variável dependente e independente e prevê rótulos para texto. Redes neurais alimentadas com aprendizado supervisionado prevêem a natureza, o tom e a criticidade do texto e os categorizam em um formato editável. - Reconhecimento de voz ou reconhecimento de fala: Esta técnica é proeminente para ditar palavras faladas e convertê-las em um comando para ação. Com base no conjunto de dados de áudio treinado e testado, os usuários podem processar e converter comandos de voz em fluxos de trabalho automatizados escritos ou em tempo real. Tipos de classificação de aprendizado supervisionado Existem vários métodos de classificação no aprendizado supervisionado. Para começar, o conjunto de dados é pré-processado, limpo e avaliado para detectar outliers. Os dados rotulados estabelecem uma forte correlação entre uma variável prevista e uma variável de resultado. Após a limpeza dos dados, o conjunto de dados é treinado e testado nos dados rotulados disponíveis para verificar a precisão e classificar dados não vistos. Com base no treinamento anterior, aqui está como o aprendizado supervisionado é usado para classificar objetos: Classificação binária Na classificação binária, como mencionado anteriormente, o conjunto de dados é avaliado em relação à formação de hipóteses. Isso significa que, se A causa B, então o valor da hipótese nula é verdadeiro e, se não, a alternativa pode ser verdadeira. A classificação A ou B é definida como classificação binária e existem cinco tipos de classificação de aprendizado supervisionado: - Regressão linear: A regressão linear é um método de análise de dados que compreende uma variável independente e uma variável dependente que compartilham uma correlação linear são alimentadas no modelo para prever resultados contínuos. Pode ser realizada com dados nominais, discretos e contínuos e esses modelos podem prever tendências ou previsões de vendas. - Regressão logística: A regressão logística trabalha com conjuntos de dados maiores e simplifica a probabilidade da categoria da variável para formar modelos de bom ajuste. Com base na distribuição probabilística, atribui uma categoria específica para a variável dependente. - Árvores de decisão: As árvores de decisão seguem uma técnica baseada em nós para categorizar dados em atributos e entender parâmetros estatísticos para prever um resultado específico. O mecanismo de árvore de decisão segue regras de decisão e é implantado em modelagem preditiva e análise de big data. - Séries temporais: Esta técnica é usada para processar dados sequenciais como linguagem, orçamento, métricas de marketing, preços de ações ou dados de atribuição de campanhas. Alguns exemplos populares de modelos de séries temporais incluem redes neurais recorrentes, modelos de memória de longo prazo (LSTM) e assim por diante. - Naive Bayes: Naive Bayes destaca atributos de dados rotulados e analisa características individuais, atribui distribuição de probabilidade e testa qual categoria é o ajuste correto sem sobreajustar o modelo de aprendizado de máquina. Classificação de múltiplas classes Nesta técnica de classificação de aprendizado supervisionado, os dados não vistos são atribuídos a várias (até três) categorias ou classes relevantes com base no treinamento do modelo. Existem três tipos de classificação de múltiplas classes no aprendizado supervisionado: - Floresta aleatória: A floresta aleatória combina várias árvores de decisão para fortalecer o teste do modelo e melhorar a precisão. Este algoritmo é usado para prever correlações mais fortes, médias de previsões ou prever classes para conjuntos de dados grandes e diversos. Alguns exemplos incluem previsão do tempo, projeções de vitória em partidas, previsões econômicas e assim por diante. - K-vizinhos mais próximos (KNN): Este algoritmo é usado para prever a probabilidade de um único ponto de dados de acordo com a categoria de um grupo heterogêneo de pontos de dados ao seu redor. K-vizinhos mais próximos é uma técnica de aprendizado supervisionado que avalia uma "pontuação informativa" para "K" rótulos e calcula distâncias (como Euclidiana) para prever a categoria mais próxima. Classificação de múltiplos rótulos A classificação de múltiplos rótulos é uma técnica supervisionada onde algoritmos prevêem múltiplos rótulos como um bom ajuste para a variável independente. Combina os resultados da análise de dados e do pré-processamento humano para filtrar três ou mais categorias relevantes para a variável de saída. - Transformação de problema: Com esta estratégia, você pode converter saídas de múltiplos rótulos em uma única saída mais relevante para resolver a confusão. Em vez de múltiplos valores de classe como cachorro, ator, mula, o algoritmo atribui uma saída relevante. A transformação de problema é essencial para a classificação binária onde temos uma causa e um resultado. - Adaptação de algoritmo: Com esta técnica, modelos de ML podem lidar com múltiplas classes de forma eficaz sem sobreajustar o modelo. Exemplos incluem KNN, Naive Bayes, árvores de decisão, etc. - Regressão de múltiplos rótulos com aumento de gradiente: Esta técnica destaca o gradiente mais relevante ou intervalo de confiança de uma variável pertencente a uma certa categoria. Os gradientes que são destacados durante a fase de teste são os rótulos que são atribuídos no final. Regressão de múltiplos rótulos A regressão de múltiplos rótulos prevê múltiplos valores de saída contínuos para um único ponto de dados de entrada. Ao contrário da classificação de múltiplos rótulos que atribui várias categorias aos dados, esta abordagem modela relações entre características dentro de valores numéricos (como umidade ou precipitação) e prevê esses valores para prever tendências climáticas para atividades como pouso ou decolagem de voos, atrasos em partidas e assim por diante. Classificação desequilibrada A classificação desequilibrada é definida como uma técnica supervisionada para lidar com classificações de rótulos desiguais durante o processo de análise. Devido à disparidade nas relações lineares, a previsão da classe final pode se tornar errônea. Às vezes, também pode exibir o caso de falsos positivos em dados de teste que classificam incorretamente dados não vistos. O que é aprendizado não supervisionado? O aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina que usa algoritmos para analisar conjuntos de dados não rotulados sem supervisão humana. Ao contrário do aprendizado supervisionado, no qual sabemos quais resultados esperar, este método visa descobrir padrões e revelar insights de dados sem treinamento ou rótulos prévios. O aprendizado não supervisionado é usado para detectar correlações dentro de conjuntos de dados, relações e padrões dentro de variáveis e composições de tendências e comportamentos ocultos para automatizar o processo de rotulagem de dados. Exemplos incluem detecção de anomalias, redução de dimensionalidade e assim por diante. Exemplos de aprendizado não supervisionado Alguns dos casos de uso do dia a dia para aprendizado não supervisionado incluem: - Segmentação de clientes: As empresas podem usar algoritmos de aprendizado não supervisionado para gerar perfis de personas de compradores agrupando características, comportamentos ou padrões comuns de seus clientes. Por exemplo, uma empresa de varejo pode usar segmentação de clientes para identificar compradores econômicos, compradores sazonais e clientes de alto valor. Com esses perfis em mente, a empresa pode criar ofertas personalizadas e experiências adaptadas para atender às preferências de cada grupo. - Detecção de anomalias: Na detecção de anomalias, o objetivo é identificar pontos de dados que se desviam do restante do conjunto de dados. Como as anomalias são frequentemente raras e variam amplamente, rotulá-las como parte de um conjunto de dados rotulado pode ser desafiador, então técnicas de aprendizado não supervisionado são bem adequadas para identificar essas raridades. Os modelos podem ajudar a descobrir padrões ou estruturas dentro dos dados que indicam comportamento anormal para que essas desvios possam ser anotados como anomalias. O monitoramento de transações financeiras para detectar comportamento fraudulento é um exemplo importante disso. Tipos de agrupamento de aprendizado não supervisionado Os algoritmos de aprendizado não supervisionado são mais adequados para tarefas complexas nas quais os usuários desejam descobrir padrões anteriormente não detectados em conjuntos de dados. Três tipos de alto nível de aprendizado não supervisionado são agrupamento, associação e redução de dimensionalidade. Existem várias abordagens e técnicas para esses tipos. O aprendizado não supervisionado é usado para detectar relações internas entre pontos de dados não rotulados para prever uma pontuação de incerteza e tentar atribuir a categoria correta por meio do processamento de aprendizado de máquina. Agrupamento no aprendizado não supervisionado O agrupamento é uma técnica de aprendizado não supervisionado que divide dados não rotulados em grupos, ou, como o nome sugere, clusters, com base em semelhanças ou diferenças entre pontos de dados. Os algoritmos de agrupamento procuram grupos naturais em dados não categorizados. Por exemplo, um algoritmo de aprendizado não supervisionado poderia pegar um conjunto de dados não rotulado de vários animais terrestres, aquáticos e aéreos e organizá-los em clusters com base em suas estruturas e semelhanças. Os algoritmos de agrupamento incluem os seguintes tipos: - Agrupamento K-means: K-means é um algoritmo amplamente utilizado para particionar dados em K-clusters que compartilham características e atributos semelhantes. A distância de cada ponto de dados ao centróide desses clusters é calculada. O cluster mais próximo é a categoria para esse ponto de dados. Esta técnica é melhor usada para segmentação de clientes ou análise de sentimentos. - Análise de componentes principais: A análise de componentes principais divide os dados em menos componentes, também conhecidos como componentes principais. É principalmente usada para redução de dimensionalidade, detecção de anomalias e redução de spam. - Modelos de mistura gaussiana: Este é um modelo de agrupamento probabilístico onde os dados de entrada são examinados para correlações internas, padrões e tendências. O algoritmo atribui uma pontuação de probabilidade para cada ponto de dados e detecta a categoria correta. Esta técnica também é conhecida como agrupamento suave, pois dá uma inferência de probabilidade a um ponto de dados. Associação no agrupamento de aprendizado não supervisionado Nesta abordagem baseada em regras de aprendizado não supervisionado, os algoritmos de aprendizado procuram por correlações e relações "se-então" entre pontos de dados. Esta técnica é comumente usada para analisar hábitos de compra de clientes, permitindo que as empresas entendam as relações entre produtos para otimizar seus posicionamentos de produtos e estratégias de marketing direcionadas. Imagine uma mercearia querendo entender melhor quais itens seus clientes frequentemente compram juntos. A loja tem um conjunto de dados contendo uma lista de viagens de compras, com cada viagem detalhando quais itens na loja um cliente comprou. A loja pode aproveitar a associação para procurar itens que os clientes frequentemente compram em uma única viagem de compras. Eles podem começar a inferir regras "se-então", como: se alguém compra leite, eles frequentemente compram biscoitos também. Então, o algoritmo poderia calcular a confiança e a probabilidade de que um cliente comprará esses itens juntos por meio de uma série de cálculos e equações. Ao descobrir quais itens os clientes compram juntos, a mercearia pode implantar táticas como colocar os itens próximos uns dos outros para incentivar a compra conjunta ou oferecer um preço com desconto para comprar ambos os itens. A loja tornará as compras mais convenientes para seus clientes e aumentará as vendas. Redução de dimensionalidade A redução de dimensionalidade é uma técnica de aprendizado não supervisionado que reduz o número de características ou dimensões em um conjunto de dados, tornando mais fácil visualizar os dados. Funciona extraindo características essenciais dos dados e reduzindo as irrelevantes ou aleatórias sem comprometer a integridade dos dados originais. Escolhendo entre aprendizado supervisionado e não supervisionado Selecionar o modelo de treinamento adequado para atender aos seus objetivos de negócios e saídas pretendidas depende dos seus dados e do caso de uso. Considere as seguintes perguntas ao decidir se o aprendizado supervisionado ou não supervisionado funcionará melhor para você: - Você está trabalhando com um conjunto de dados rotulado ou não rotulado? Qual é o tamanho do conjunto de dados com o qual sua equipe está trabalhando? Seus dados estão rotulados? Ou seus cientistas de dados têm o tempo e a experiência para validar e rotular seus conjuntos de dados de acordo, se você escolher essa rota? Lembre-se, conjuntos de dados rotulados são essenciais se você quiser seguir o aprendizado supervisionado. - Que problemas você espera resolver? Você quer treinar um modelo para ajudá-lo a resolver um problema existente e dar sentido aos seus dados? Ou você quer trabalhar com dados não rotulados para permitir que o algoritmo descubra novos padrões e tendências? Modelos de aprendizado supervisionado funcionam melhor para resolver um problema existente, como fazer previsões usando dados pré-existentes. O aprendizado não supervisionado funciona melhor para descobrir novos insights e padrões em conjuntos de dados. Supervisionado vs. não supervisionado: principais diferenças Aqui está um resumo dos principais diferenciais entre aprendizado supervisionado e não supervisionado que explica os parâmetros e aplicações de ambos os tipos de modelagem de aprendizado de máquina: | | Aprendizado Supervisionado | Aprendizado Não Supervisionado | |---|---|---| | Dados de entrada | Requer conjuntos de dados rotulados | Usa conjuntos de dados não rotulados | | Objetivo | Prever um resultado ou classificar dados de acordo (ou seja, você tem um resultado desejado em mente) | Descobrir novos padrões, estruturas ou relações entre dados | | Tipos | Dois tipos comuns: classificação e regressão | Agrupamento, associação e redução de dimensionalidade | | Casos de uso comuns | Detecção de spam, reconhecimento de imagem e objeto, e análise de sentimento do cliente | Segmentação de clientes e detecção de anomalias | Supervisione ou não supervisione, conforme achar adequado Seja escolhendo uma técnica não supervisionada ou supervisionada, o objetivo final deve ser fazer a previsão correta para seus dados. Embora ambas as estratégias tenham seus benefícios e anomalias, elas requerem diferentes recursos, infraestrutura, mão de obra e qualidade de dados. Tanto o aprendizado supervisionado quanto o não supervisionado estão no topo das paradas em seus próprios domínios, e o futuro das indústrias depende deles. Saiba mais sobre modelos de aprendizado de máquina e como eles treinam, segmentam e analisam dados para prever resultados bem-sucedidos.