Supervisionado

Você está ensinando uma criança a reconhecer diferentes tipos de frutas. Você mostra várias imagens de maçãs e laranjas e informa qual é cada fruta. Com o tempo, a criança aprende a identificar maçãs e laranjas sozinha, mesmo ao ver imagens novas que nunca viu antes.

Esse processo é semelhante ao aprendizado supervisionado em machine learning, no qual algoritmos aprendem a partir de exemplos rotulados para reconhecer padrões e fazer previsões precisas sobre dados novos.

Classificação de e-mails (detecção de spam): Imagine que você recebe muitos e-mails todos os dias, e alguns deles são mensagens indesejadas, conhecidas como spam. Um modelo de aprendizagem supervisionada pode ser treinado usando exemplos de e-mails previamente classificados como “spam” e “não spam”.

Ao analisar esses exemplos, a IA aprende a identificar padrões comuns em mensagens indesejadas, como certos tipos de linguagem, remetentes suspeitos ou formatos específicos. Depois do treinamento, o modelo consegue analisar novos e-mails automaticamente e classificá-los como spam ou não, ajudando a organizar sua caixa de entrada e melhorar sua segurança digital.

Diagnóstico médico: Na área da saúde, a aprendizagem supervisionada pode ajudar médicos a identificar doenças com mais rapidez e precisão. Por exemplo, um modelo pode ser treinado com imagens médicas, como raios-X, que já foram analisadas e rotuladas como “com tumor” ou “sem tumor”.

Ao estudar essas imagens, a IA aprende a reconhecer padrões e características que indicam a presença de tumores ou outras anomalias. Depois de treinado, o sistema pode analisar novas imagens e auxiliar os profissionais de saúde na identificação precoce de doenças, contribuindo para diagnósticos mais rápidos e tratamentos mais eficazes.

Reconhecimento de voz: Assistentes virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant utilizam a aprendizagem supervisionada para entender comandos falados pelos usuários. Esses sistemas são treinados com milhares de gravações de voz que já estão associadas a comandos específicos, como tocar uma música, definir um alarme ou responder perguntas.

Durante o treinamento, a IA aprende a identificar padrões na fala, como pronúncia, entonação e variações de sotaque. Depois de treinado, o modelo consegue reconhecer novos comandos de voz e interpretá-los corretamente, permitindo que os assistentes virtuais respondam às solicitações de forma rápida e eficiente.

Previsão de preços: A aprendizagem supervisionada também é muito utilizada para prever valores com base em dados históricos. Um exemplo comum é o mercado imobiliário. Corretores podem usar modelos treinados com informações de vendas anteriores, que incluem características dos imóveis, como tamanho, número de quartos, localização e estado de conservação.

Durante o treinamento, a IA aprende a relacionar essas características com os preços de venda. Depois disso, o modelo consegue estimar o valor de novos imóveis que ainda não foram vendidos, auxiliando corretores e compradores a tomar decisões mais informadas sobre o preço de uma propriedade.

Detecção de fraude financeira: A aprendizagem supervisionada também é amplamente utilizada para identificar fraudes em transações financeiras. Bancos e instituições financeiras treinam modelos com dados de transações anteriores, nas quais algumas são rotuladas como “fraudulentas” e outras como “legítimas”.

Durante o treinamento, a IA aprende a reconhecer padrões suspeitos, como compras em locais incomuns, valores muito altos ou comportamentos diferentes do padrão de um cliente. Depois disso, o modelo pode analisar novas transações em tempo real e estimar a probabilidade de fraude, ajudando a prevenir perdas financeiras e a proteger os usuários.