Aprendizado Supervisionado é o paradigma mais comum de treinamento de modelos de IA, no qual o modelo aprende a partir de pares de exemplos rotulados: entrada e saída esperada. O modelo ajusta seus parâmetros para minimizar a diferença entre suas previsões e os rótulos corretos fornecidos por humanos. Exemplos práticos incluem: classificação de e-mails como spam ou não-spam (entrada: e-mail; saída: spam/não-spam), previsão de preços de imóveis (entrada: características do imóvel; saída: preço), detecção de fraudes bancárias (entrada: transação; saída: fraude/legítima), e modelos de visão que identificam doenças em exames médicos. A qualidade do aprendizado supervisionado depende diretamente da qualidade e quantidade dos dados rotulados — que são caros e trabalhosos de produzir. Por isso, RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) e técnicas de aprendizado semi-supervisionado ganharam relevância para reduzir a necessidade de anotação humana extensiva. No Brasil, há crescente demanda por serviços de anotação de dados em português, tanto de texto quanto de imagem e vídeo, o que criou oportunidades para freelancers e empresas especializadas.
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