Existem vários tipos de Machine Learning, cada um com suas próprias características e abordagens. Nesta resposta, vou descrever os principais tipos de Machine Learning, incluindo Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado, Aprendizado por Reforço e Aprendizado Semi-Supervisionado.
- O quatros tipos principais de aprendizado de máquina (Machine Learning), cada um com abordagens e características distintas:
- 1) Aprendizado Supervisionado (Supervised Learning):
- 2) Aprendizado Não Supervisionado (Unsupervised Learning):
- 3) Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning):
- 4) Aprendizado Semi-Supervisionado:
- E mais…
- Conclusão
O quatros tipos principais de aprendizado de máquina (Machine Learning), cada um com abordagens e características distintas:
1) Aprendizado Supervisionado (Supervised Learning):
No aprendizado supervisionado, o algoritmo é treinado usando um conjunto de dados rotulados, em que cada exemplo é associado a um rótulo ou classe conhecida.
O objetivo é aprender a relação entre os atributos (características) dos dados e suas respectivas classes. Uma vez que o modelo é treinado, ele pode ser usado para fazer previsões ou classificações em novos dados.
Alguns exemplos de algoritmos de aprendizado (Machine Learning) supervisionado incluem regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, Random Forest, SVM (Support Vector Machines) e redes neurais.
2) Aprendizado Não Supervisionado (Unsupervised Learning):
No aprendizado não supervisionado, o algoritmo é alimentado com um conjunto de dados não rotulados, ou seja, não existem rótulos ou categorias predefinidas para os dados.
O objetivo é encontrar padrões e estruturas nos dados sem a orientação de rótulos conhecidos. As principais tarefas de aprendizado não supervisionado incluem clustering (agrupamento), redução de dimensionalidade e associação.
Alguns exemplos de algoritmos de aprendizado (Machine Learning) não supervisionado incluem k-Means, Hierarchical Clustering, PCA (Principal Component Analysis) e Apriori.
3) Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning):
O aprendizado por reforço é um tipo diferente de paradigma, em que um agente de aprendizado interage com um ambiente e aprende a tomar decisões para maximizar uma recompensa cumulativa.
O agente aprende a realizar ações com base em feedbacks positivos ou negativos recebidos do ambiente.
Essa abordagem é comumente usada em jogos, robótica, controle de sistemas dinâmicos e outras situações em que o aprendizado ocorre através da tentativa e erro.
Alguns exemplos de algoritmos de aprendizado por reforço incluem Q-Learning, SARSA (State-Action-Reward-State-Action) e Deep Q Networks (DQNs).
4) Aprendizado Semi-Supervisionado:
O Aprendizado Semi-Supervisionado é um tipo de Machine Learning que combina elementos do aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Nesse tipo de aprendizado, o algoritmo é treinado usando um conjunto de dados que contém tanto exemplos rotulados quanto não rotulados.
A ideia é aproveitar as informações dos dados rotulados para melhorar o desempenho do modelo em relação aos dados não rotulados.
O Aprendizado Semi-Supervisionado pode ser útil quando há uma quantidade limitada de dados rotulados disponíveis, mas uma grande quantidade de dados não rotulados.
E mais…
Conclusão
Além desses 4 principais tipos de aprendizado de máquina, existem outras abordagens e técnicas avançadas, como aprendizado semi-supervisionado, aprendizado por transferência, aprendizado ativo e muito mais. Cada tipo de aprendizado tem suas próprias aplicações e desafios, e a escolha do método certo depende do tipo de problema e dos dados disponíveis.
