O aprendizado de máquina supervisionado é uma abordagem dentro do campo da inteligência artificial onde um modelo é treinado para aprender a mapear entradas para saídas com base em um conjunto de dados de treinamento rotulados. Ou seja, o algoritmo recebe um conjunto de dados com pares de entradas e saídas desejadas e busca aprender a relação existente entre eles.

Tipos de Aprendizado de Máquina Supervisionado

Existem dois principais tipos de aprendizado de máquina supervisionado: classificação e regressão.

Classificação

Na classificação, o objetivo é prever a qual classe ou categoria uma determinada entrada pertence. Por exemplo, classificar um e-mail como spam ou não spam, identificar o autor de um texto com base em seu estilo de escrita, entre outros.

Regressão

Já na regressão, o objetivo é prever um valor contínuo com base nas entradas. Por exemplo, prever o preço de uma casa com base em suas características, estimar o tempo necessário para completar uma tarefa, entre outros.

Conclusão

O aprendizado de máquina supervisionado é uma ferramenta poderosa que tem sido amplamente utilizada em diversas áreas, desde finanças e saúde até marketing e automação. Com sua capacidade de aprender padrões a partir de dados rotulados, é possível criar modelos que auxiliam na tomada de decisões e na resolução de problemas complexos. Ao compreender os fundamentos e os tipos de aprendizado de máquina supervisionado, é possível desenvolver soluções cada vez mais eficientes e precisas.

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