O que é Aprendizado Supervisionado e como ele se diferencia de outros paradigmas de aprendizado de máquina?

O Aprendizado Supervisionado é um paradigma de aprendizado de máquina onde um modelo é treinado usando um conjunto de dados rotulados, ou seja, os dados de entrada já possuem as respostas corretas associadas. O objetivo é que o modelo aprenda a mapear as entradas para as saídas corretas, permitindo que ele faça previsões em novos dados. As principais diferenças em relação a outros paradigmas de aprendizado de máquina são: 1. Aprendizado Não Supervisionado: Neste caso, os dados não têm rótulos, e o modelo tenta encontrar padrões ou agrupamentos nos dados sem supervisão externa. 2. Aprendizado por Reforço: Aqui, o modelo aprende a tomar decisões através de interações com um ambiente, recebendo recompensas ou punições com base nas ações que realiza, ao invés de aprender a partir de dados rotulados. Essas diferenças são fundamentais para entender como cada abordagem pode ser aplicada em diferentes contextos e problemas.