A inteligência artificial e o machine learning estão cada vez mais presentes em empresas que querem automatizar e inovar em seus processos. Nesse caso, temos o aprendizado supervisionado, uma subcategoria das duas tecnologias já citadas.
Nesse sentido, a tecnologia pode disponibilizar insights e padrões implícitos para apoio a tomada de decisões mais assertivas, céleres e antecipadas para todos os envolvidos em um determinado problema.
Neste conteúdo, você aprenderá mais sobre aprendizado supervisionado e sua importância.
O que é aprendizado supervisionado?
O aprendizado supervisionado é uma subcategoria do machine learning e da inteligência artificial. Esse modelo “aprende” a partir de resultados e dados pré-definidos.
Desse modo, o aprendizado supervisionado permite que as máquinas encontrem informações sem serem programadas. Para saber como esse processo funciona, continue a leitura do texto abaixo.
Como funciona o aprendizado supervisionado?
Para explicar como funciona o aprendizado supervisionado, convidamos Cleilton Lima Rocha, Líder da Plataforma Tecnológica de Ciência de Dados do Atlântico.
Segundo o profissional, para a construção de modelos de aprendizagem de máquina supervisionados, é necessário que as amostras de dados tenham um label.
Ou seja, uma variável dependente cujo comportamento é explicado pelos demais atributos, também chamado variáveis independentes. Essas variáveis independentes explicam o comportamento da variável dependente.
Se for problema de regressão essa variável alvo é contínua. Se for problema de classificação, será do tipo discreta, ou seja, possui um conjunto finito de possibilidades.
Aprendizado supervisionado na prática
Para exemplificar, suponha que desejamos precificar o valor do aluguel de um imóvel. Nesse caso, a variável alvo, valor do aluguel, é contínua e o tipo de problema é de Regressão.
Dentre as características, variáveis independentes, temos:
- As informações do imóvel em si (quartos, vagas na garagem, área construída, etc.);
- Se é do lado nascente;
- A distância para o shopping mais próximo;
- O número de estabelecimentos comerciais no raio de 2km;
- Índice de procura de imóveis na localidade;
- Número de imóveis disponíveis para localidade, dentre outras.
Nesse sentido, o modelo será treinado observando o histórico dos dados disponíveis dos imóveis alugados no passado para calcular o valor atual dos imóveis ainda não locados.
Além de realizar as predições com aprendizagem supervisionada também é possível explicar as predições em nível individual e global para apoiar ainda mais a tomada de decisão.
Aprendizado supervisionado x Aprendizado não-supervisionado
De acordo com Cleilton Lima Rocha, especialista do Atlântico, aprendizado supervisionado é aplicado quando já se conhece a natureza dos dados. Portanto, é usado quando já se sabe ao certo qual é a resposta desejada do modelo inteligente.
Já no aprendizado não supervisionado, o objetivo é obter insights a partir dos dados e ter detalhes dos padrões de possíveis grupos que poderão ser formados a partir da análise.
Os dois tipos de aprendizagem são importantes. No entanto, eles são aplicados a problemas distintos.
Qual a importância do aprendizado para as empresas?
A aprendizagem supervisionada habilita as empresas a realizarem predições sobre todos os dados que estejam rotulados.
Desse modo, todos os setores que possuam histórico de dados é possível prever o futuro comportamento a partir de novas entradas de dados, visto que o conhecimento está nos dados em si.
Cleilton Lima Rocha, Líder da Plataforma Tecnológica de Ciência de Dados do Atlântico, lista os principais benefícios do aprendizado supervisionado:
- Predição de falhas de máquinas;
- Predição de faturamento mensal;
- Retenção de talentos;
- Precificação de produtos;
- Gestão inteligente de estoque.
No Atlântico temos expertise para desenvolver qualquer solução de aprendizagem supervisionada. Tais ferramentas podem ser desenvolvidas sobre dados estruturados e não estruturados, inclusive sobre um grande volume de dados e em tempo real.
Contamos com metodologias e frameworks próprios que nos habilitam a desenvolver soluções de aprendizagem supervisionado de forma célere, tanto para regressão quanto para classificação.
Além do desenvolvimento dos modelos inteligentes, também explicamos as predições a nível individual e global através de técnicas e algoritmos de Explainable AI (XAI) para potencializar as melhores decisões dos indivíduos, sejam decisões manuais ou automatizadas.
Para saber mais sobre, entre em contato por meio do e-mail comercial@atlantico.com.br
