Tipos de aprendizado, no contexto de aprendizado de máquina, e o que saber para concursos!

O aprendizado de máquina é uma das áreas mais empolgantes da ciência da computação atualmente, e uma das principais razões para isso é a grande variedade de tipos de aprendizado disponíveis. Se você está começando a se familiarizar com essa área, pode se sentir um pouco sobrecarregado com todos os diferentes tipos de aprendizado. Mas não se preocupe – este post irá explicar os principais tipos de aprendizado em aprendizado de máquina de maneira simples e fácil de entender. Melhor ainda, com foco em concursos públicos. Vamos primeiro falar dos dois principais tipos de aprendizado.

O aprendizado supervisionado é um tipo de aprendizado em que o algoritmo é treinado em um conjunto de dados rotulados. O objetivo é que o algoritmo aprenda a fazer previsões precisas sobre novos dados com base em padrões encontrados nos dados de treinamento.

No aprendizado não supervisionado, o algoritmo é treinado em um conjunto de dados não rotulados. O objetivo é que o algoritmo encontre padrões e estruturas nos dados sem a ajuda de rótulos.

Estes dois tipos de aprendizado é dívida e eles são cobrados de forma recorrente em concursos. Os dois menos famosos que de vez em quando aparece em provas são os seguintes.

O aprendizado por reforço é um tipo de aprendizado em que o algoritmo aprende a tomar decisões por meio de tentativa e erro. O algoritmo é recompensado ou punido por suas ações, e usa essas informações para ajustar seu comportamento no futuro.

O aprendizado semi-supervisionado é uma mistura de aprendizado supervisionado e não supervisionado. Ele usa dados rotulados e não rotulados para treinar o algoritmo.

Existem diversos tipos de aprendizado além desses quatro. Vou trazer uma lista, a partir de agora, para você saber pelo menos que eles existem. Vai que o examinador está de mau humor e constrói uma questão com um deles.

O aprendizado de transferência é uma técnica em que um modelo treinado em uma tarefa é usado para ajudar em outra tarefa relacionada. Isso pode acelerar significativamente o processo de 

No aprendizado online, o modelo é treinado em tempo real à medida que novos dados são recebidos. Isso é útil em situações em que os dados estão chegando constantemente e o modelo precisa ser atualizado continuamente.

O aprendizado de conjunto é uma técnica em que vários modelos são treinados em conjunto para melhorar a precisão das previsões.

O aprendizado profundo é uma técnica de aprendizado de máquina que usa redes neurais profundas para analisar e extrair recursos de dados complexos. Ele é usado em uma ampla variedade de tarefas, desde reconhecimento de voz até reconhecimento de imagem.

O aprendizado por transferência de estilo é uma técnica em que o estilo de uma imagem é transferido para outra imagem. Isso pode ser usado para criar imagens com um estilo diferente ou para aprimorar imagens existentes.

O aprendizado por máquina de regras é uma técnica em que as regras são usadas para ensinar um modelo a realizar uma tarefa. Isso é útil em situações em que os dados são limitados e as regras podem ser definidas com precisão.

 O aprendizado de adversidade é uma técnica em que o modelo é treinado para enfrentar adversários que tentam enganar o modelo ou prejudicar sua precisão. Isso pode ser usado em situações em que o modelo precisa ser robusto e resistente a ataques maliciosos.

Esses são apenas alguns dos principais tipos de aprendizado em aprendizado de máquina. Cada tipo tem suas próprias vantagens e desvantagens, e o tipo certo dependerá da tarefa em questão. É importante entender as diferenças entre esses tipos de aprendizado para escolher o melhor modelo para a sua aplicação.

Isso posto, vamos praticar com uma questão de concurso:

Prova: FGV – 2022 – SEFAZ-AM – Técnico da Fazenda Estadual

O tipo de aprendizado máquina, que consiste em treinar um sistema a partir de dados que não estão rotulados e/ou classificados e utilizar algoritmos que buscam descobrir padrões ocultos que agrupam as informações de acordo com semelhanças ou diferenças, é denominado 

A dinâmico.

B sistêmico.

C por reforço.

D supervisionado.

E não supervisionado.

Gabarito: E

Comentários: O aprendizado de máquina que não usa rótulos, procura padrões escondidos e agrupa dados é o aprendizado não supervisionado. Aprendizados dinâmico e sistêmico não existem. O aprendizado supervisionado precisa de rótulos, de dados pré-classificados. O aprendizado por reforço é o que ocorre por tentativa e erro.