Aprendizado de máquina é uma área da inteligência artificial que envolve o desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que os computadores aprendam a partir de dados. Existem duas abordagens principais para a aprendizagem de máquina: supervisionada e não supervisionada.
O aprendizado supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina no qual o algoritmo é treinado usando um conjunto de dados de entrada e saída rotulados. O objetivo é aprender a mapear as entradas para as saídas corretas com base nos rótulos de treinamento. O processo de treinamento envolve o ajuste dos parâmetros do modelo para minimizar o erro entre as saídas previstas e as saídas reais.
Um exemplo de aprendizado supervisionado é a classificação de imagens. Nesse caso, o algoritmo é treinado usando um conjunto de imagens rotuladas que mostram se a imagem representa um objeto específico ou não. O algoritmo usa esses rótulos para aprender a identificar objetos em novas imagens.
Já o aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina no qual o algoritmo é treinado usando um conjunto de dados de entrada sem rótulos. O objetivo é encontrar padrões e estruturas ocultas nos dados. O processo de treinamento envolve a identificação de grupos e padrões nos dados sem a necessidade de rótulos.
Um exemplo de aprendizado não supervisionado é a segmentação de imagens. Nesse caso, o algoritmo é treinado usando um conjunto de imagens sem rótulos e aprende a segmentar as imagens em diferentes regiões com base em suas características.
Em resumo, o aprendizado supervisionado é usado quando se tem um conjunto de dados rotulados e deseja-se treinar um algoritmo para prever os rótulos de novos dados, enquanto o aprendizado não supervisionado é usado para identificar padrões e estruturas ocultas em um conjunto de dados sem rótulos.
Ambas as abordagens são importantes para a aprendizagem de máquina e têm suas aplicações específicas. É importante escolher a abordagem certa para o problema em questão a fim de obter os melhores resultados.
