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Página Inicial > Glossários > S

Semi-supervisionado

Escrito por Redator
Publicado 24 de fevereiro de 2025, às 03:13
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2 min de leitura

O que é Semi-supervisionado?

O aprendizado semi-supervisionado é uma técnica de machine learning que combina um pequeno conjunto de dados rotulados com um grande conjunto de dados não rotulados. Essa abordagem é especialmente útil em cenários onde a rotulagem de dados é cara ou demorada, permitindo que os modelos aprendam padrões a partir de ambos os tipos de dados.

Como Funciona o Aprendizado Semi-supervisionado

No aprendizado semi-supervisionado, o modelo utiliza os dados rotulados para entender as características e padrões desejados, enquanto os dados não rotulados ajudam a expandir esse conhecimento. Isso é feito através de algoritmos que podem inferir informações a partir de dados não rotulados, melhorando a precisão do modelo em tarefas de classificação e predição.

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Vantagens do Aprendizado Semi-supervisionado

Uma das principais vantagens do aprendizado semi-supervisionado é a redução do custo e do tempo necessários para rotular grandes volumes de dados. Além disso, essa técnica pode levar a um desempenho superior em comparação com métodos totalmente supervisionados, especialmente quando a quantidade de dados rotulados é limitada.

Aplicações do Aprendizado Semi-supervisionado

O aprendizado semi-supervisionado é amplamente utilizado em diversas áreas, como processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem e bioinformática. Por exemplo, em tarefas de classificação de texto, um modelo pode ser treinado com algumas amostras rotuladas e uma grande quantidade de textos não rotulados, permitindo uma melhor generalização e desempenho.

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Algoritmos Comuns em Aprendizado Semi-supervisionado

Alguns algoritmos populares que implementam técnicas de aprendizado semi-supervisionado incluem o Self-training, Co-training e Graph-based methods. Cada um desses métodos tem suas particularidades e é escolhido com base nas características do problema e dos dados disponíveis.

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