{"id":1145,"date":"2023-07-27T12:29:06","date_gmt":"2023-07-27T12:29:06","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/aprendizagem-supervisionada-vs-aprendizagem-nao-supervisionada\/"},"modified":"2023-07-27T12:29:06","modified_gmt":"2023-07-27T12:29:06","slug":"aprendizagem-supervisionada-vs-aprendizagem-nao-supervisionada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/aprendizagem-supervisionada-vs-aprendizagem-nao-supervisionada\/","title":{"rendered":"Uma r\u00e1pida introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 aprendizagem supervisionada e n\u00e3o supervisionada"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">O campo do aprendizado de m\u00e1quina cont\u00e9m um enorme conjunto de algoritmos que podem ser usados para compreender os dados. Esses algoritmos podem ser classificados em uma das duas categorias a seguir:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Algoritmos de aprendizagem supervisionada:<\/strong> envolvem a constru\u00e7\u00e3o de um modelo para estimar ou prever um resultado com base em uma ou mais entradas.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Algoritmos de aprendizagem n\u00e3o supervisionados:<\/strong> envolvem encontrar estrutura e relacionamentos a partir de entradas. N\u00e3o h\u00e1 sa\u00edda de \u201csupervis\u00e3o\u201d.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Este tutorial explica a diferen\u00e7a entre esses dois tipos de algoritmos junto com v\u00e1rios exemplos de cada um.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Algoritmos de aprendizagem supervisionada<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um <strong>algoritmo de aprendizagem supervisionada<\/strong> pode ser usado quando temos uma ou mais vari\u00e1veis explicativas ( <sub>X1<\/sub> , <sub>X2<\/sub> , <sub>X3<\/sub> ,\u2026, <sub>Xp<\/sub> ) e uma <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/respostas-explicativas-das-variaveis\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">vari\u00e1vel resposta<\/a> (Y) e gostar\u00edamos de encontrar uma fun\u00e7\u00e3o que descreva a rela\u00e7\u00e3o entre as vari\u00e1veis explicativas e a vari\u00e1vel de resposta:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Y = <em>f<\/em> (X) + \u03b5<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">onde <em>f<\/em> representa a informa\u00e7\u00e3o sistem\u00e1tica que X fornece sobre Y e onde \u03b5 \u00e9 um termo de erro aleat\u00f3rio independente de X com m\u00e9dia zero.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11491 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/supervise1.png\" alt=\"Algoritmos de aprendizagem supervisionada\" width=\"469\" height=\"335\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Existem dois tipos principais de algoritmos de aprendizagem supervisionada:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Regress\u00e3o:<\/strong> a vari\u00e1vel de sa\u00edda \u00e9 cont\u00ednua (por exemplo, peso, altura, tempo, etc.)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Classifica\u00e7\u00e3o:<\/strong> A vari\u00e1vel de sa\u00edda \u00e9 categ\u00f3rica (por exemplo, homem ou mulher, sucesso ou fracasso, benigno ou maligno, etc.)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Existem duas raz\u00f5es principais pelas quais usamos algoritmos de aprendizagem supervisionada:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Previs\u00e3o:<\/strong> Muitas vezes usamos um conjunto de vari\u00e1veis explicativas para prever o valor de uma vari\u00e1vel de resposta (por exemplo, usando <em>a metragem quadrada<\/em> e <em>o n\u00famero de quartos<\/em> para prever <em>o pre\u00e7o de uma casa<\/em> ).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Infer\u00eancia:<\/strong> Poder\u00edamos estar interessados em compreender como uma vari\u00e1vel de resposta \u00e9 afetada quando o valor das vari\u00e1veis explicativas muda (por exemplo, quanto aumenta o pre\u00e7o dos im\u00f3veis, em m\u00e9dia, quando o n\u00famero de quartos aumenta em um?)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dependendo se nosso objetivo \u00e9 infer\u00eancia ou previs\u00e3o (ou uma mistura de ambos), podemos usar m\u00e9todos diferentes para estimar a fun\u00e7\u00e3o <em>f<\/em> . Por exemplo, os modelos lineares oferecem uma interpreta\u00e7\u00e3o mais f\u00e1cil, mas os modelos n\u00e3o lineares de dificuldade de interpreta\u00e7\u00e3o podem oferecer previs\u00f5es mais precisas.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aqui est\u00e1 uma lista dos algoritmos de aprendizagem supervisionada mais comumente usados:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Regress\u00e3o linear<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Regress\u00e3o log\u00edstica<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">An\u00e1lise discriminante linear<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">An\u00e1lise discriminante quadr\u00e1tica<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u00c1rvores de decis\u00e3o<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Ba\u00edas ing\u00e9nuas<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">M\u00e1quinas de vetores de suporte<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Redes neurais<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Algoritmos de aprendizagem n\u00e3o supervisionados<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um <strong>algoritmo de aprendizagem n\u00e3o supervisionado<\/strong> pode ser usado quando <sub>temos<\/sub> uma lista <sub>de<\/sub> vari\u00e1veis <sub>(<\/sub> X <sub>1<\/sub> , dados.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11493 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/supervise2.png\" alt=\"Algoritmos de aprendizado n\u00e3o supervisionado em aprendizado de m\u00e1quina\" width=\"278\" height=\"294\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Existem dois tipos principais de algoritmos de aprendizagem n\u00e3o supervisionados:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Clustering:<\/strong> Usando esses tipos de algoritmos, tentamos encontrar \u201cclusters\u201d de <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/observacao-em-estatisticas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">observa\u00e7\u00f5es<\/a> em um conjunto de dados que sejam semelhantes entre si. Isso \u00e9 frequentemente usado no varejo quando uma empresa deseja identificar grupos de clientes com h\u00e1bitos de compra semelhantes, para que possam criar estrat\u00e9gias de marketing espec\u00edficas direcionadas a determinados grupos de clientes.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Associa\u00e7\u00e3o:<\/strong> Utilizando estes tipos de algoritmos, tentamos encontrar \u201cregras\u201d que possam ser utilizadas para estabelecer associa\u00e7\u00f5es. Por exemplo, os varejistas podem desenvolver um algoritmo de associa\u00e7\u00e3o que indique que \u201cse um cliente comprar o produto X, \u00e9 muito prov\u00e1vel que ele tamb\u00e9m compre o produto Y\u201d.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aqui est\u00e1 uma lista dos algoritmos de aprendizagem n\u00e3o supervisionados mais comumente usados:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">An\u00e1lise do componente principal<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Agrupamento K-means<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Agrupamento de K-med\u00f3ides<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Classifica\u00e7\u00e3o hier\u00e1rquica<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Algoritmo a priori<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Resumo: Aprendizagem supervisionada ou n\u00e3o supervisionada<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A tabela a seguir resume as diferen\u00e7as entre algoritmos de aprendizagem supervisionados e n\u00e3o supervisionados:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11495 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/supervise3.png\" alt=\"Aprendizagem supervisionada ou n\u00e3o supervisionada\" width=\"667\" height=\"273\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E o diagrama a seguir resume os tipos de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11503 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/supervise4.png\" alt=\"Algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina supervisionados ou n\u00e3o supervisionados\" width=\"661\" height=\"252\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>O campo do aprendizado de m\u00e1quina cont\u00e9m um enorme conjunto de algoritmos que podem ser usados para compreender os dados. Esses algoritmos podem ser classificados em uma das duas categorias a seguir: 1. 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