Uma das aplicações mais populares de machine learning é o aprendizado supervisionado, que utiliza dados de treinamento rotulados para auxiliar na precisão das previsões dos modelos. Aqui, os dados de treinamento atuam como professor e supervisor para as máquinas, daí o nome. Problemas do mundo real, como detecção de fraudes, filtragem de spam, avaliação de riscos e categorização de imagens, se beneficiam do uso dessa metodologia. Para que os modelos de aprendizado supervisionado sejam estruturados com precisão, pode ser necessário um certo nível de habilidade. O treinamento de modelos de aprendizado supervisionado pode demandar muito tempo.
O que é Aprendizado Supervisionado?