Aprendizagem de Máquina

Aprendizagem de Máquina

É dividida em três partes basicamente: supervisionada, não supervisionada e aprendizagem por reforço. As maiores pesquisas da área de aprendizagem de máquina é justamente na supervisionada. Temos as tarefas de classificação e regressão, caso não tenha visto o post sobre Inteligência Artificial e o Mercado, clique aqui para acessá-lo - vá lá para ficar mais informado!

Figura 1: classificação aprendizagem de máquina.

Por outro lado, na aprendizagem não supervisionada de acordo com a figura (classificação aprendizagem de máquina) nós temos as regras de associação, agrupamento, detecção de desvios, padrões sequenciais e sumarização.

Funcionamento da Abordagem Supervisionada?

A abordagem de aprendizagem de máquina supervisionada está estruturada em etapas que no final do processo é criado o modelo de aprendizagem. a figura 2 mostra como é o funcionamento da abordagem de aprendizagem supervisionada.

Figura 2: Fases da abordagem supervisionada.

Vamos supor por exemplo as imagens do Homer e Bart. Temos imagens desses dois personagens e o objetivo é passar uma nova imagem para o sistema e o mesmo terá que classificar automaticamente o personagem da imagem (Homer ou Bart). 

Para isso precisamos passar por uma séries de processos: primeiro é preciso fazer a extração de características de cada personagem, por exemplo, quais são as características únicas do Homer e as características únicas do Bart. Depois da extração de características que nada mais é do que a montagem da base de dados é aplicada a um algoritmo de aprendizado de máquina. Mas antes desta etapa é necessário que os dados passem pelo o supervisor (uma pessoa que vai dizer a que classe pertence cada imagem).

Por exemplo, temos cinco imagens: depois que foram feitos as extrações das características o supervisor classifica a primeira imagem como Homer.

A segunda como Homer

A terceira como Bart

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Na base de dados preciso identificar cada imagem de acordo com suas características. E esse é papel do supervisor, rotular cada cada registro de acordo com as classes. Após essas etapas temos o "modelo aprendido" que é o conhecimento aprendido pelo algoritmo.

A segunda fase do processo (figura 2) de aprendizagem supervisionada temos uma imagem que não sabemos que classe pertence, é feita a extração de características e logo em seguida é enviada para o modelo aprendido. O mesmo fará vários cálculos e irá dizer se a imagem é do personagem Homer ou do Bart.

E dessa maneira que funcionar esse processo de aprendizagem supervisionada. Quer se aprofundar mais no assunto? Então clique na imagem logo baixo. 

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