Aprendizado de máquina supervisionado vs. semissupervisionado vs. não supervisionado
Há três tipos de aprendizado de máquina a serem lembrados: aprendizado de máquina supervisionado, semissupervisionado e não supervisionad. Como discutimos, a aprendizagem de máquina precisa que uma pessoa insira dados para treiná-la como se comportar. A aprendizagem supervisionada rotula e marca totalmente os dados com a resposta.
Infelizmente, dados totalmente rotulados nem sempre são possíveis. A aprendizagem não supervisionada é um modelo de aprendizagem com um conjunto de dados que vem sem instruções. Este conjunto de dados é um conjunto de exemplos sem uma saída ou resultado desejado. Em última análise, não há resposta correta fornecida à máquina.
Em vez disso, a máquina deve encontrar uma maneira de estruturar os dados e extrair recursos úteis por meio de análise. O modelo de aprendizagem de máquina não supervisionada organiza os dados de algumas maneiras separadas, incluindo:
- Agrupamento: o agrupamento permite que as máquinas tirem conclusões com base em seus dados fornecidos. Ao juntar grupos de dados de treinamento, eles podem tirar algumas conclusões.
- Detecção de anomalia: a detecção de anomalia pode classificar os dados e encontrar instâncias de uma quebra no padrão.
- Associação: a associação permite que as máquinas determinem quais novos dados devem ser agrupados com base nos dados de treinamento.
O que torna a aprendizagem supervisionada e não supervisionada diferentes é que a aprendizagem não supervisionada é menos precisa porque não foi treinada com as respostas certas.
O tipo final de aprendizagem de máquina é a aprendizagem semissupervisionada, que é um meio termo entre a aprendizagem supervisionada precisa e a aprendizagem não supervisionada menos precisa. A aprendizagem semissupervisionada requer um conjunto de dados de treinamento com dados rotulados e não rotulados. Em seguida, ela aprende o que pode ser feito com os dados rotulados e tira conclusões com os dados não rotulados.
Benefícios dos modelos de aprendizagem supervisionada
A aprendizagem de máquina permite que você realize mais porque uma máquina pode analisar grandes conjuntos de dados para você. Há vários benefícios do aprendizado de máquina supervisionado para o seu negócio, incluindo o seguinte:
Melhor tomada de decisões
A aprendizagem de máquina supervisionada é preciso porque já sabe as respostas graças aos seus dados de treinamento. Como é principalmente baseada em regras, ela só corresponde a registros que se encaixam nas condições certas.
Por exemplo, você pode usá-la para segmentar clientes com base na idade e saber que está correto porque você já disse o que fazer e como fazer. A aprendizagem de máquina supervisionada pode ser usada para fazer previsões financeiras mais precisas porque consome dados ilimitados que podem ser classificados muito mais rapidamente do que um humano, permitindo que você tome melhores decisões com base em dados sem erros.
O aprendizado de máquina supervisionado pode melhorar as informações do cliente para ajudá-lo a aprender mais sobre o comportamento dele. A aprendizagem de máquina permite analisar as informações que você coletou sobre os clientes, incluindo comportamentos e compras recentes, e interpretá-las.
Economiza tempo
Peneirar os dados é demorado e os humanos cometem erros facilmente. O aprendizado de máquina supervisionado simplifica a entrada de dados para mitigar os riscos associados a erros contábeis. Ela também pode ajudá-lo a calcular os valores da vida útil do cliente.
Por exemplo, você pode usar dados para aprender sobre os comportamentos dos clientes e prever a probabilidade de conversões.
Desafios da aprendizagem de máquina
Infelizmente, O aprendizado de máquina supervisionado não é perfeito. Há vários desafios, incluindo o seguinte:
Viés de dados
Há muitos tipos de vieses nas estatísticas que podem ser incorporados à aprendizagem de máquina e à IA. Como a aprendizagem supervisionada depende de um conjunto de dados para obter respostas, é fácil criar vieses sem perceber.
O viés de aprendizagem de máquina, ou viés de IA, ocorre dentro de modelos de aprendizagem supervisionada por causa das suposições que fizeram durante a aprendizagem.
Infelizmente, esse viés pode causar desequilíbrios nos dados e problemas na avaliação dos dados para fornecer previsões precisas. Além disso, os seres humanos avaliam os resultados e podem criar seus próprios vieses ao ler dados compilados pela aprendizagem de máquina.
Dados de baixa qualidade
Os dados desempenham um papel significativo na forma como os modelos de aprendizagem supervisionada se comportam. Se você fornecer dados de baixa qualidade, eles terão um resultado de baixa qualidade.
Para que as máquinas aprendam, precisa haver dados suficientes. A aprendizagem de máquina é sofisticada, mas não é tão sofisticada quanto o cérebro humano (ainda). Portanto, é preciso ter muitos dados para aprender, incluindo milhares de exemplos e respostas.
Não ter dados suficientes significa obter resultados imprecisos porque o computador depende de exemplos e deve ser alimentado com a resposta para acertar sempre.
Custo
A aprendizagem de máquina é cara e encontrar um engenheiro de dados pode ser desafiador. As máquinas supervisionadas dependem de milhões de exemplos, o que é demorado e caro.