O aprendizado supervisionado é um método fundamental em inteligência artificial e aprendizado de máquina, onde um modelo é treinado com conjuntos de dados rotulados. Cada entrada no conjunto de treinamento está associada à saída esperada (o rótulo), permitindo que o algoritmo aprenda a prever ou classificar novos dados. Esta abordagem difere do aprendizado não supervisionado, que não utiliza rótulos, e do aprendizado por reforço, que depende de um sistema de recompensas. O aprendizado supervisionado envolve a otimização de funções de perda, validação cruzada e o gerenciamento de overfitting.
Casos de uso e exemplos de aplicação
O aprendizado supervisionado é amplamente utilizado em classificação de imagens (reconhecimento facial, detecção de objetos), detecção de spam, análise de sentimento, reconhecimento de voz, previsão de vendas ou riscos financeiros e manutenção preditiva. Na saúde, por exemplo, permite diagnosticar doenças a partir de imagens médicas; nas finanças, prever inadimplências.
Principais ferramentas, bibliotecas e frameworks
As principais ferramentas são scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost e LightGBM. Elas oferecem algoritmos variados (regressão linear, florestas aleatórias, redes neurais, SVM) e funcionalidades de avaliação e visualização.
Últimos desenvolvimentos, evoluções e tendências
Os avanços recentes incluem a automação da escolha de modelos (AutoML), aumento da robustez diante de dados com ruído e integração de aprendizado semi-supervisionado ou ativo para conjuntos de dados parcialmente rotulados. Os desafios atuais envolvem a gestão de vieses, explicabilidade dos modelos e otimização da generalização.