O aprendizado supervisionado envolve treinar um modelo em um conjunto de dados rotulado, em que o algoritmo aprende a mapear características de entrada para rótulos de saída correspondentes. Esse processo permite que o modelo faça previsões sobre novos dados não vistos. Uma tarefa típica de aprendizado supervisionado é a regressão. É um exemplo de tarefa de regressão em aprendizado de máquina a
classificação de e-mails como spam ou não spam, com base em várias características, como conteúdo, informações do remetente e estrutura do e-mail.
classificação de sentimento em positivo, negativo ou neutro a partir de um texto, como avaliação de clientes, postagem em mídias sociais ou comentários.
detecção de atividades fraudulentas em transações financeiras, classificando-as como legítimas ou suspeitas com base em padrões de transação e comportamento do usuário.
rotulação de um paciente como portador ou não de câncer, com base em características como marcadores genéticos, histórico do paciente e resultados de testes diagnósticos.
estimativa do consumo futuro de energia para uma região ou setor específico, com base em padrões de uso históricos, indicadores econômicos e fatores ambientais.
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