BLOG DO ATLÂNTICO

Qual a importância do aprendizado supervisionado para as empresas?

A inteligência artificial e o machine learning estão cada vez mais presentes em empresas que querem automatizar e inovar em seus processos. Nesse caso, temos o aprendizado supervisionado, uma subcategoria das duas tecnologias já citadas.

Nesse sentido, a tecnologia pode disponibilizar insights e padrões implícitos para apoio a tomada de decisões mais assertivas, céleres e antecipadas para todos os envolvidos em um determinado problema.

Neste conteúdo, você aprenderá mais sobre aprendizado supervisionado e sua importância. 

O que é aprendizado supervisionado?

O aprendizado supervisionado é uma subcategoria do machine learning e da inteligência artificial. Esse modelo “aprende” a partir de resultados e dados pré-definidos. 

• Confira também: Machine learning aplicado na indústria e seus benefícios

Desse modo, o aprendizado supervisionado permite que as máquinas encontrem informações sem serem programadas. Para saber como esse processo funciona, continue a leitura do texto abaixo. 

Como funciona o aprendizado supervisionado?

Para explicar como funciona o aprendizado supervisionado, convidamos Cleilton Lima Rocha, Líder da Plataforma Tecnológica de Ciência de Dados do Atlântico.

Segundo o profissional, para a construção de modelos de aprendizagem de máquina supervisionados, é necessário que as amostras de dados tenham um label.

Ou seja, uma variável dependente cujo comportamento é explicado pelos demais atributos, também chamado variáveis independentes. Essas variáveis independentes explicam o comportamento da variável dependente. 

Se for problema de regressão essa variável alvo é contínua. Se for problema de classificação, será do tipo discreta, ou seja, possui um conjunto finito de possibilidades. 

Aprendizado supervisionado na prática 

Para exemplificar, suponha que desejamos precificar o valor do aluguel de um imóvel. Nesse caso, a variável alvo, valor do aluguel, é contínua e o tipo de problema é de Regressão. 

Dentre as características, variáveis independentes, temos: 

• As informações do imóvel em si (quartos, vagas na garagem, área construída, etc.);
• Se é do lado nascente;
• A distância para o shopping mais próximo;
• O número de estabelecimentos comerciais no raio de 2km;
• Índice de procura de imóveis na localidade;
• Número de imóveis disponíveis para localidade, dentre outras.

Nesse sentido, o modelo será treinado observando o histórico dos dados disponíveis dos imóveis alugados no passado para calcular o valor atual dos imóveis ainda não locados.

Além de realizar as predições com aprendizagem supervisionada também é possível explicar as predições em nível individual e global para apoiar ainda mais a tomada de decisão.

Aprendizado supervisionado x Aprendizado não-supervisionado

De acordo com Cleilton Lima Rocha, especialista do Atlântico, aprendizado supervisionado é aplicado quando já se conhece a natureza dos dados. Portanto, é usado quando já se sabe ao certo qual é a resposta desejada do modelo inteligente. 

Já no aprendizado não supervisionado, o objetivo é obter insights a partir dos dados e ter detalhes dos padrões de possíveis grupos que poderão ser formados a partir da análise. 

Os dois tipos de aprendizagem são importantes. No entanto, eles são aplicados a problemas distintos.

Qual a importância do aprendizado para as empresas?

A aprendizagem supervisionada habilita as empresas a realizarem predições sobre todos os dados que estejam rotulados. 

Desse modo, todos os setores que possuam histórico de dados é possível prever o futuro comportamento a partir de novas entradas de dados, visto que o conhecimento está nos dados em si.

Cleilton Lima Rocha, Líder da Plataforma Tecnológica de Ciência de Dados do Atlântico, lista os principais benefícios do aprendizado supervisionado:

• Predição de falhas de máquinas;
• Predição de faturamento mensal;
• Retenção de talentos;
• Precificação de produtos;
• Gestão inteligente de estoque.

No Atlântico temos expertise para desenvolver qualquer solução de aprendizagem supervisionada. Tais ferramentas podem ser desenvolvidas sobre dados estruturados e não estruturados, inclusive sobre um grande volume de dados e em tempo real. 

Contamos com metodologias e frameworks próprios que nos habilitam a desenvolver soluções de aprendizagem supervisionado de forma célere, tanto para regressão quanto para classificação. 

Além do desenvolvimento dos modelos inteligentes, também explicamos as predições a nível individual e global através de técnicas e algoritmos de Explainable AI (XAI) para potencializar as melhores decisões dos indivíduos, sejam decisões manuais ou automatizadas.

Para saber mais sobre, entre em contato por meio do e-mail comercial@atlantico.com.br