Aprendizagem supervisionada

Parte de uma série sobre
Aprendizado de máquina e mineração de dados
Problemas Classificação Agrupamento Regressão Detecção de anomalias AutoML Regras de associação Aprendizagem por reforço Predição estruturada Engenharia de características Aprendizagem de características Aprendizagem online Aprendizagem semissupervisionada Aprendizagem não supervisionada Aprendizagem de ordenação Aprendizado de ontologias Indução de gramática
Aprendizagem supervisionada (classificação • regressão) Árvores de decisão Ensembles Bagging Boosting Floresta aleatória k-NN Regressão linear Naive Bayes Redes neurais artificiais Regressão logística Máquina de vetores de relevância (RVM) Máquina de vetores de suporte (SVM) Otimização de Política Proximal Perceptron
Clustering BIRCH CURE Hierarchical Difuso k-means Maximização de expectativa (EM) DBSCAN OPTICS Mean-shift
Redução de dimensionalidade Análise fatorial CCA ICA LDA NMF PCA PGD t-SNE SDL
Predição estruturada Modelos gráficos Rede bayesiana Campo aleatório condicional Markov oculto
Detecção de anomalias RANSAC k-NN LOF Isolation Forest
Rede neural artificial Autoencoder Computação cognitiva Aprendizagem profunda DeepDream Perceptron multicamadas RNN LSTM GRU ESN Máquina de Boltzmann restrita GAN SOM Rede neural convolucional U-Net Transformer Spiking neural network Memtransistor RAM eletroquímica (ECRAM)
Aprendizagem por reforço Aprendizagem Q SARSA Diferença temporal (TD)
Teoria Equilíbrio entre viés e variância Teoria da aprendizagem computacional Minimização de risco empírico Aprendizagem Occam Aprendizagem PAC Aprendizagem estatística Teoria VC
Locais de aprendizado de máquina NeurIPS ICML ML JMLR ArXiv
Artigos relacionados Glossário de inteligência artificial Lista de conjuntos de dados para pesquisa em aprendizagem de máquina Visão geral da aprendizagem de máquina Função softmax
v d e

O aprendizado supervisionado é a tarefa de aprendizado de máquina que consiste em aprender uma função que mapeia uma entrada para uma saída com base em pares de entrada-saída de exemplo.^[1] Ele infere uma função a partir de dados de treinamento rotulados consistindo de um conjunto de exemplos de treinamento. No aprendizado supervisionado, cada exemplo é um par que consiste em um objeto de entrada (normalmente um vetor) e um valor de saída desejado (também chamado de sinal de supervisão). Um algoritmo de aprendizado supervisionado analisa os dados de treinamento e produz uma função inferida, que pode ser usada para mapear novos exemplos. Um cenário ideal permitirá que o algoritmo determine corretamente os rótulos de classe para instâncias não vistas. Isso requer que o algoritmo de aprendizagem generalize a partir dos dados de treinamento para situações invisíveis de uma forma "razoável" (ver viés indutivo). Essa qualidade estatística de um algoritmo é medida por meio do chamado erro de generalização.^[2]

A tarefa paralela na psicologia humana e animal é frequentemente chamada de aprendizado de conceitos.