freeCodeCamp/guide/portuguese/machine-learning/supervised-learning/index.md

39 lines
2.3 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains invisible Unicode characters!

This file contains invisible Unicode characters that may be processed differently from what appears below. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal hidden characters.

---
title: Supervised Learning
localeTitle: Aprendizagem Supervisionada
---
## Aprendizagem Supervisionada
Na aprendizagem supervisionada, sabemos qual deve ser a saída correta. Os problemas de aprendizagem supervisionada podem ser categorizados em regressão e classificação. Um problema de regressão é onde você mapeia a entrada para uma saída contínua. Um problema de classificação, ao contrário, é onde você mapeia (agrupa) entradas em categorias distintas.
### Regressão
Dados dados sobre carros usados como sua milhagem, você pode prever os preços de mercado deles / delas. Como o preço é uma variável contínua, esse é um problema de regressão. Em outro exemplo, a Microsoft lançou um aplicativo da web que prevê idade com base na imagem. Novamente, como a idade é contínua, em vez de discreta ou categórica, isso também é um problema de regressão.
### Classificação
Os problemas de regressão acima podem ser transformados em problemas de classificação. Suponha que você queira procurar um carro usado com menos de X dólares. Então a saída seria se o carro usado se ajustasse ao preço que você definiu. Da mesma forma, a previsão de idade pode ser um problema de classificação se estivermos pensando em prever se uma foto enviada pertence a alguém com menos de 18 anos e, portanto, não devemos permitir a compra de cigarros.
### Pontos de discussão:
* O que é especial sobre o aprendizado supervisionado?
* Em que cenário você usaria?
* Advertências ou armadilhas para pensar?
* Quais são alguns exemplos de modelos?
#### Exemplo 1:
> Dados dados sobre o tamanho das casas no mercado imobiliário, tentam prever seu preço.
Preço em função do tamanho é uma saída contínua, então este é um problema de regressão.
#### Exemplo 2:
(a) Regressão - Para valores de resposta contínua. Por exemplo, dada uma foto de uma pessoa, temos que prever sua idade com base na imagem dada
(b) Classificação - para valores de resposta categórica, onde os dados podem ser separados em “classes” específicas. Por exemplo, dado um paciente com um tumor, temos que prever se o tumor é maligno ou benigno.
#### Leitura sugerida:
* https://en.wikipedia.org/wiki/Supervised\_learning
* https://stackoverflow.com/a/1854449/6873133