A aprendizagem supervisionada, também conhecida como machine learning supervisionado, é uma abordagem que utiliza conjuntos de dados rotulados para treinar algoritmos, permitindo a classificação de dados ou previsão de resultados com certa precisão. Esse modelo auxilia as organizações a resolver e avaliar a relevância de diferentes características do mundo real em grande escala.

O machine learning supervisionado utiliza conjuntos de dados de treinamento que incluem entradas (inputs) e saídas (outputs) corretas, permitindo sua aprendizagem ao longo do tempo. Dessa forma, o algoritmo avalia sua precisão por meio da função de perda, ajustando-se conforme necessário para minimizar os erros. O aprendizado supervisionado pode ser classificado em duas categorias; veja a seguir quais são elas.

Classificação: Empregam-se algoritmos para separar com precisão os dados em segmentos específicos. A classificação reconhece as entidades dentro do conjunto de dados e tenta deduzir conclusões sobre como as empresas devem ser rotuladas e definidas. Algoritmos comuns de classificação incluem regressão lógica, k-vizinhos mais próximos, floresta aleatória, Naive Bayes, gradiente descendente estocástico e árvores de decisão.

Regressão: É um método utilizado para compreender a relação entre variáveis dependentes e independentes. Através da regressão, é possível realizar previsões de causa e efeito com base em múltiplos pontos de dados. Nas empresas, é frequentemente empregada para projetar o crescimento da receita publicitária. Regressão linear, logística, de redes neurais, ridge e lasso são alguns dos algoritmos de regressão mais conhecidos.

Desafios da aprendizagem supervisionada

Por mais que a aprendizagem supervisionada possa oferecer diversas vantagens às empresas, como insights profundos de dados e automação aprimorada, existem alguns desafios ao criar modelos sustentáveis. Veja a seguir quais são alguns deles:

• Os conjuntos de dados podem apresentar uma alta probabilidade de erro humano, resultando em resultados incorretos.

• O modelo pode exigir níveis específicos de conhecimento para ser estruturado com precisão.
•  Ao contrário do aprendizado não supervisionado, o aprendizado supervisionado não é capaz de realizar o agrupamento ou classificação de dados de forma autônoma.
• O treinamento de aprendizagem supervisionada pode demandar muito tempo. 

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