Aprendizagem Supervisionada
A aprendizagem supervisionada é uma classe de aprendizagem automática que aprende a mapear entradas em saídas a partir de exemplos de treino rotulados. Dados exemplos suficientes de entradas emparelhadas com as respostas corretas conhecidas, prevê a resposta para novas entradas.
A aprendizagem supervisionada cobre tanto a classificação (prever uma categoria, como o tipo de falha) como a regressão (prever um número, como a vida útil remanescente). A sua precisão depende fortemente da quantidade e da qualidade dos dados rotulados, o que na indústria significa muitas vezes meses de registos etiquetados com resultados confirmados. Quando existem bons rótulos, é poderosa e interpretável; quando não, usam-se em alternativa métodos não supervisionados ou semissupervisionados.