🏷️Supervised learning vs Unsupervised learning🔍
O aprendizado de maquina tem dois estilos fundamentais. A diferenca-chave e se os dados de treinamento vem com as respostas corretas anexadas.
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🏷️Supervised learning
- ✓Treina com dados que incluem rotulos ou respostas conhecidas
- ✓Aprende a prever saidas a partir de entradas
- ✓Usado para tarefas de classificacao e regressao
- ✓A precisao pode ser medida contra os rotulos verdadeiros
- ✓Precisa de dados de treinamento rotulados por humanos, o que e custoso
🔍Unsupervised learning
- ✓Treina com dados sem nenhum rotulo
- ✓Descobre estrutura e padroes ocultos
- ✓Usado para agrupamento e reducao de dimensionalidade
- ✓Mais dificil de avaliar sem uma verdade de referencia
- ✓Funciona com dados brutos e sem rotulo, que sao abundantes
Veredito
Use o aprendizado supervisionado quando voce tem exemplos rotulados e um alvo claro a prever. Use o aprendizado nao supervisionado para explorar dados sem rotulo e descobrir agrupamentos que voce nao definiu de antemao.
Perguntas frequentes
Qual precisa de dados rotulados?+
O aprendizado supervisionado. Ele exige pares de entrada e saida em que a resposta correta ja e conhecida.
Qual e uma tarefa tipica nao supervisionada?+
O agrupamento: reunir pontos de dados semelhantes sem nenhuma categoria predefinida.
Um e melhor que o outro?+
Nenhum. A escolha certa depende de seus dados estarem rotulados e do problema que voce precisa resolver.
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