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Glossário de IA

Aprendizado supervisionado

Aprendizado supervisionado é um método de aprendizado de máquina em que um modelo aprende a partir de exemplos já rotulados com a resposta correta.

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Neste guia

  1. 1O que significa aprendizado supervisionado
  2. 2Por que o aprendizado supervisionado importa

O que significa aprendizado supervisionado

No aprendizado supervisionado, cada exemplo de treinamento vem com a resposta certa anexada, como um exercício já resolvido. O modelo estuda muitos desses pares e aprende a conectar a entrada à saída correta.

Por exemplo, para criar um modelo que detecta spam, você fornece e-mails, cada um rotulado como "spam" ou "não é spam". Os rótulos funcionam como a correção de um professor, guiando o modelo para que ele depois consiga julgar sozinho e-mails novos e sem rótulo.

Por que o aprendizado supervisionado importa

O aprendizado supervisionado é uma das formas mais comuns de treinar modelos de IA, então o termo aparece com frequência. Conhecê-lo ajuda você a entender como muitas ferramentas de IA foram construídas.

Está por trás de muitas ferramentas de IA do dia a dia, de filtros de spam a previsões
Explica por que dados rotulados e de alta qualidade são tão valiosos
Conhecê-lo ajuda você a entender artigos e discussões sobre IA
Fornece contexto útil para trabalhar com ferramentas de IA

Perguntas frequentes

O aprendizado supervisionado usa dados rotulados com as respostas corretas já fornecidas. O aprendizado não supervisionado usa dados sem rótulo e pede ao modelo que encontre padrões por conta própria, sem nenhum gabarito.

Mais termos de IA

Aprendizado não supervisionadoUm método de aprendizado de máquina em que um modelo encontra padrões em dados que não têm rótulos nem respostas corretas.Aprendizado por reforçoUm método de aprendizado de máquina em que um modelo aprende por tentativa e erro, guiado por recompensas por bons resultados.APIUma forma definida de dois sistemas de software se comunicarem e compartilharem dados ou funcionalidades.

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