{"id":5023,"date":"2023-03-24T15:45:41","date_gmt":"2023-03-24T15:45:41","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=5023"},"modified":"2024-08-31T16:36:29","modified_gmt":"2024-08-31T21:36:29","slug":"diferentes-tipos-de-aprendizagem-automatica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/pt\/different-types-of-machine-learning\/","title":{"rendered":"Diferentes tipos de aprendizagem autom\u00e1tica"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar o \u00edndice\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/different-types-of-machine-learning\/#Different_Types_of_Machine_Learning\" >Diferentes tipos de aprendizagem autom\u00e1tica<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/different-types-of-machine-learning\/#Supervised_Learning\" >Aprendizagem supervisionada<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/different-types-of-machine-learning\/#Unsupervised_Learning\" >Aprendizagem n\u00e3o supervisionada<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/different-types-of-machine-learning\/#Semi-Supervised_Learning\" >Aprendizagem Semi-Supervisionada<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/different-types-of-machine-learning\/#Reinforcement_Learning\" >Aprendizagem por refor\u00e7o<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/different-types-of-machine-learning\/#Transforming_Industries\" >Ind\u00fastrias transformadoras<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Different_Types_of_Machine_Learning\"><\/span>Diferentes tipos de aprendizagem autom\u00e1tica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>A aprendizagem autom\u00e1tica \u00e9 um dom\u00ednio em r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o que tem o potencial de transformar muitos sectores, desde os cuidados de sa\u00fade \u00e0s finan\u00e7as e \u00e0 ind\u00fastria transformadora. No centro da aprendizagem autom\u00e1tica est\u00e3o quatro tipos principais de t\u00e9cnicas de aprendizagem: <strong>aprendizagem supervisionada, aprendizagem n\u00e3o supervisionada, aprendizagem semi-supervisionada,<\/strong> e <strong>aprendizagem por refor\u00e7o<\/strong>. <\/p>\n<\/p>\n<p>Cada uma destas abordagens tem os seus pr\u00f3prios pontos fortes e fracos, e compreender como funcionam \u00e9 crucial para a implementa\u00e7\u00e3o bem sucedida de solu\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial (IA).<\/p>\n<p>*Antes de mergulhar neste blogue sobre aprendizagem autom\u00e1tica, n\u00e3o se esque\u00e7a de consultar o nosso artigo sobre IA vs. ML para saber a diferen\u00e7a entre os dois.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Supervised_Learning\"><\/span>Aprendizagem supervisionada<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/230313-4-Types-of-Machine-Learning-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\"><\/p>\n<p>A aprendizagem supervisionada \u00e9 um tipo de aprendizagem autom\u00e1tica em que o algoritmo \u00e9 treinado num conjunto de dados rotulados. Isto significa que os dados de entrada j\u00e1 foram classificados ou etiquetados por humanos e o algoritmo aprende a fazer previs\u00f5es com base nestes dados etiquetados. Na aprendizagem supervisionada, o algoritmo recebe os dados de entrada e os dados de sa\u00edda correspondentes, e utiliza esta informa\u00e7\u00e3o para aprender uma fun\u00e7\u00e3o de mapeamento entre os dois.<\/p>\n<p>Uma das aplica\u00e7\u00f5es mais comuns da aprendizagem supervisionada \u00e9 a classifica\u00e7\u00e3o. Na classifica\u00e7\u00e3o, o algoritmo \u00e9 treinado para prever a que categoria pertence um ponto de dados de entrada. Por exemplo, um algoritmo de aprendizagem supervisionada pode ser treinado num conjunto de dados de imagens de gatos e c\u00e3es, com cada imagem rotulada como \"gato\" ou \"c\u00e3o\". Uma vez treinado, o algoritmo pode ent\u00e3o receber uma nova imagem e prever se \u00e9 um gato ou um c\u00e3o.<\/p>\n<p>Outra aplica\u00e7\u00e3o comum da aprendizagem supervisionada \u00e9 a regress\u00e3o. Na regress\u00e3o, o algoritmo \u00e9 treinado para prever um resultado num\u00e9rico cont\u00ednuo com base nos dados de entrada. Por exemplo, um algoritmo de aprendizagem supervisionada pode ser treinado num conjunto de dados de pre\u00e7os de casas, em que cada ponto de dados inclui informa\u00e7\u00f5es como o tamanho da casa, o n\u00famero de quartos e a localiza\u00e7\u00e3o. O algoritmo aprenderia ent\u00e3o a prever o pre\u00e7o de uma nova casa com base nestas caracter\u00edsticas.<\/p>\n<p><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Unsupervised_Learning\"><\/span>Aprendizagem n\u00e3o supervisionada<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/230313-4-Types-of-Machine-Learning-2.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\"><\/p>\n<p>A aprendizagem n\u00e3o supervisionada \u00e9 outro tipo comum de aprendizagem autom\u00e1tica em que, ao contr\u00e1rio da aprendizagem supervisionada, o algoritmo \u00e9 treinado num conjunto de dados n\u00e3o rotulados. Na aprendizagem n\u00e3o supervisionada, o algoritmo n\u00e3o recebe qualquer informa\u00e7\u00e3o sobre o resultado ou as etiquetas dos dados de entrada. Em vez disso, aprende a identificar padr\u00f5es e estruturas nos dados por si pr\u00f3prio.<\/p>\n<p>Uma das aplica\u00e7\u00f5es mais comuns da aprendizagem n\u00e3o supervisionada \u00e9 o agrupamento. Os algoritmos de agrupamento agrupam pontos de dados semelhantes com base nas suas caracter\u00edsticas, sem qualquer conhecimento pr\u00e9vio das etiquetas dos dados. Isto pode ser \u00fatil para tarefas como a segmenta\u00e7\u00e3o de clientes, em que uma empresa pode querer agrupar clientes com base nos seus h\u00e1bitos de compra ou noutros comportamentos.<\/p>\n<p>Outra aplica\u00e7\u00e3o da aprendizagem n\u00e3o supervisionada \u00e9 a redu\u00e7\u00e3o da dimensionalidade. Os algoritmos de redu\u00e7\u00e3o da dimensionalidade s\u00e3o utilizados para reduzir o n\u00famero de caracter\u00edsticas num conjunto de dados, preservando o m\u00e1ximo poss\u00edvel da informa\u00e7\u00e3o original. Isto pode ser \u00fatil para tarefas como o reconhecimento de imagens e de voz, em que os dados de entrada podem ser altamente dimensionais e dif\u00edceis de processar.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Semi-Supervised_Learning\"><\/span>Aprendizagem Semi-Supervisionada<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/230313-4-Types-of-Machine-Learning-3.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\"><\/p>\n<p>Quando se trata de aprendizagem semi-supervisionada, \u00e9 uma combina\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de aprendizagem supervisionadas e n\u00e3o supervisionadas. O algoritmo \u00e9 treinado num conjunto de dados que cont\u00e9m dados etiquetados e n\u00e3o etiquetados.<\/p>\n<p>Os dados etiquetados s\u00e3o utilizados para treinar o algoritmo de forma supervisionada, enquanto os dados n\u00e3o etiquetados s\u00e3o utilizados para ajudar o algoritmo a aprender mais sobre a estrutura subjacente dos dados. A ideia subjacente \u00e0 aprendizagem semi-supervisionada \u00e9 que os dados n\u00e3o rotulados podem ser utilizados para melhorar a precis\u00e3o e a capacidade de generaliza\u00e7\u00e3o do algoritmo.<\/p>\n<p>A aprendizagem semi-supervisionada \u00e9 frequentemente utilizada no processamento de linguagem natural (PNL), que \u00e9 um dom\u00ednio da inform\u00e1tica e da IA que se centra em permitir que as m\u00e1quinas compreendam a linguagem escrita e falada de forma semelhante \u00e0 dos seres humanos. Os modelos lingu\u00edsticos s\u00e3o normalmente treinados em grandes quantidades de dados de texto n\u00e3o rotulados, que podem ser utilizados para melhorar a precis\u00e3o de tarefas como a classifica\u00e7\u00e3o de textos e a tradu\u00e7\u00e3o de l\u00ednguas.<\/p>\n<p>A aprendizagem semi-supervisionada tamb\u00e9m pode ser utilizada em tarefas como o reconhecimento de imagens e de voz, em que a quantidade de dados etiquetados pode ser limitada ou dispendiosa de obter. Ao tirar partido dos dados n\u00e3o rotulados dispon\u00edveis, o algoritmo pode melhorar o seu desempenho na tarefa em causa.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Reinforcement_Learning\"><\/span>Aprendizagem por refor\u00e7o<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/230313-4-Types-of-Machine-Learning-4.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\"><\/p>\n<p>O \u00faltimo tipo principal de aprendizagem autom\u00e1tica \u00e9 a aprendizagem por refor\u00e7o, em que um agente aprende a tomar decis\u00f5es atrav\u00e9s da intera\u00e7\u00e3o com um ambiente. Na aprendizagem por refor\u00e7o, o agente realiza ac\u00e7\u00f5es no ambiente e recebe feedback sob a forma de recompensas ou castigos. O objetivo do agente \u00e9 aprender a maximizar a sua recompensa a longo prazo.<\/p>\n<p>As maiores aplica\u00e7\u00f5es da aprendizagem por refor\u00e7o s\u00e3o no dom\u00ednio da rob\u00f3tica, em que um agente pode aprender a controlar um rob\u00f4 f\u00edsico para realizar uma tarefa. O agente executa ac\u00e7\u00f5es no ambiente, como mover os bra\u00e7os ou as pernas do rob\u00f4, e recebe feedback sob a forma de uma recompensa ou de uma penaliza\u00e7\u00e3o com base na sua capacidade de executar a tarefa.<\/p>\n<p>A aprendizagem por refor\u00e7o tamb\u00e9m pode ser utilizada para jogos e simula\u00e7\u00f5es, em que um agente pode aprender a jogar um jogo ou a navegar num ambiente virtual. Por exemplo, a aprendizagem por refor\u00e7o tem sido utilizada para treinar agentes para jogar videojogos como os jogos Atari e o jogo Go.<\/p>\n<p>Outra \u00e1rea em que a aprendizagem por refor\u00e7o se tem revelado promissora \u00e9 a dos cuidados de sa\u00fade, onde pode ser utilizada para otimizar tratamentos para v\u00e1rias doen\u00e7as. O agente pode aprender a tomar decis\u00f5es de tratamento com base nos dados do doente e receber feedback sob a forma de resultados do doente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Transforming_Industries\"><\/span>Ind\u00fastrias transformadoras<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>A aprendizagem autom\u00e1tica \u00e9 um dom\u00ednio em r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o que tem o potencial de transformar quase todos os sectores e resolver alguns dos nossos problemas mais complexos. Compreender os diferentes tipos de aprendizagem autom\u00e1tica, como a aprendizagem supervisionada, n\u00e3o-supervisionada, semi-supervisionada e por refor\u00e7o, permite-nos continuar a alargar os limites e a ter impacto no nosso mundo baseado em dados.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Different Types of Machine Learning Machine learning is a rapidly evolving field that has the potential to transform many industries, from healthcare to finance to manufacturing. At the core of machine learning are four main types of learning techniques: supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, and reinforcement learning. 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