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Algoritmos de aprendizado supervisionado são treinados por meio de exemplos rotulados, como uma entrada na qual a saída desejada é conhecida. Por exemplo, um equipamento poderia ter pontos de dados rotulados como “F” (falha) ou “E” (executa). O algoritmo de aprendizado recebe um conjunto de entradas junto com as saídas corretas correspondentes, e aprende ao comparar a saída real com as saídas corretas para encontrar erros. Ele, então, modifica o modelo de acordo. Através de métodos como classificação, regressão e gradient boosting, o aprendizado supervisionado utiliza padrões para prever os valores de rótulos em dados não-rotulados adicionais. O aprendizado supervisionado é comumente empregado em aplicações nas quais dados históricos preveem eventos futuros prováveis. Por exemplo, ele pode antecipar quando transações via cartão de crédito são passíveis de fraude ou qual segurado tende a reivindicar sua apólice.

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