Aprendizado supevisionado

Introdução

O aprendizado supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o algoritmo é treinado com exemplos de dados, a fim de fazer previsões sobre valores desconhecidos. Geralmente, isso é feito por meio do ajuste de parâmetros em um funcionamento predefinido, usando um conjunto de dados rotulados ou com classes conhecidas.

Aprendizado supervisionado é amplamente utilizado em aplicações financeiras e de contabilidade. Um exemplo seria o uso de técnicas de aprendizado de máquina para prever o resultado de um investimento, bem como determinar a probabilidade de um investimento ser rentável. As técnicas de aprendizado de máquina também podem ser usadas para analisar grandes quantidades de dados contábeis a fim de detectar padrões e irregularidades.

Principais subáreas e algoritmos

O aprendizado supervisionado pode ser dividido em duas principais subáreas: classificação e regressão. A classificação é usada para classificar objetos em uma ou mais classes predefinidas, enquanto a regressão é usada para prever valores numéricos. Ambas as técnicas são bastante úteis para a tomada de decisões.

Uma vez que os dados são rotulados ou etiquetados, o algoritmo pode ser treinado usando esses dados para fazer previsões sobre novos dados. Os algoritmos de aprendizado de máquina mais populares para a classificação e a regressão são o Support Vector Machine (SVM) e a Regressão Logística.

O SVM é um algoritmo de aprendizado de máquina que pode ser usado tanto para classificação como para regressão. Ele funciona buscando uma linha de separação (ou hiperplano) entre os dados de treinamento. A ideia é encontrar um hiperplano que maximize a margem entre os dois conjuntos de dados. O SVM é um algoritmo robusto e pode lidar bem com dados que não são linearmente separáveis.

A Regressão Logística, por outro lado, é um algoritmo de aprendizagem de máquina especificamente projetado para problemas de classificação. Em vez de encontrar uma linha de separação, o algoritmo logístico busca uma curva que melhor se ajuste aos dados. Essa curva divide os dados em duas partes, de forma que os dados de cada classe fiquem do lado esquerdo ou direito da curva.

Existem várias outras técnicas e algoritmos de aprendizado de máquina que podem ser usados para problemas de finanças e contabilidade. No entanto, os dois algoritmos descritos acima são os mais populares e são geralmente os que se saem melhor em problemas dessa área.

O aprendizado supervisionado é uma área de pesquisa muito promissora e vem crescendo rapidamente nos últimos anos. Ele já está sendo usado com sucesso em aplicações financeiras e de contabilidade e, com o tempo, certamente será aplicado a muitos outros problemas.