IT Forum 365
guia de algoritmos

Entenda os tipos de algoritmos de machine learning e suas aplicações

No aprendizado de máquina, sub-ramo da Inteligência Artificial, os dados são processados por quatro diferentes algoritmos específicos. Conheça-os

O termo aprendizado de máquina (machine learning, em inglês) é com frequência, e de forma incorreta, confundido com a Inteligência Artificial (IA). Na verdade, aprendizado de máquina é um sub-ramo da IA. O aprendizado de máquina também é confundido com análise preditiva ou modelagem preditiva. Novamente, ele pode ser usado para modelagem preditiva, mas é apenas um tipo de análise preditiva, e seus usos são mais amplos do que a modelagem preditiva.

Cunhado pelo cientista da computação americano Arthur Samuel em 1959, o termo aprendizado de máquina é definido como uma “habilidade do computador de aprender sem ser programado explicitamente”.

Basicamente, o aprendizado de máquina usa algoritmos específicos que recebem e analisam dados de entrada para prever valores de saída dentro de um intervalo aceitável. À medida que novos dados são alimentados para esses algoritmos, eles aprendem e otimizam suas operações para melhorar o desempenho, desenvolvendo inteligência ao longo do tempo.

Existem quatro tipos de algoritmos de aprendizado de máquina: supervisionado, semi-supervisionado, não supervisionado e reforçado.

Aprendizado supervisionado

Na aprendizagem supervisionada, a máquina é ensinada pelo exemplo. O operador fornece ao algoritmo de aprendizado de máquina um conjunto de dados conhecido, que inclui as entradas e saídas desejadas, e o algoritmo deve encontrar um método para determinar como chegar a essas entradas e saídas. Enquanto o operador conhece as respostas corretas para o problema, o algoritmo identifica os padrões nos dados, aprende com as observações e faz previsões. O algoritmo faz predições e é corrigido pelo operador — e esse processo continua até que o algoritmo atinja um alto nível de precisão/desempenho.

Sob o guarda-chuva do aprendizado supervisionado estão a classificação, regressão e previsão:

  1. Classificação: Nas tarefas de classificação, o programa de aprendizado de máquina deve tirar uma conclusão dos valores observados e determinar que categoria novas observações pertencem? Por exemplo, ao filtrar e-mails como spam ou não spam, o programa analisa os dados observacionais existentes e filtra os e-mails de acordo.
  1. Regressão: Em tarefas de regressão, o programa de aprendizado de máquina deve estimar — e entender — as relações entre as variáveis. A análise de regressão concentra-se em uma variável dependente e em uma série de outras variáveis, o que a torna particularmente útil para previsão.
  1. Previsão: Previsão é o processo de fazer previsões sobre o futuro com base nos dados passados e presentes, e é comumente usada para analisar tendências.

Aprendizagem semi-supervisionada

O aprendizado semi-supervisionado é semelhante ao aprendizado supervisionado, mas usa dados rotulados e não marcados. Os dados rotulados são essencialmente informações que possuem tags significativas para que o algoritmo possa entender os dados, enquanto os dados não rotulados não possuem essas informações. Ao combinar essas técnicas, os algoritmos de aprendizado de máquina podem aprender a rotular dados não rotulados.

Aprendizagem não supervisionada

Aqui, o algoritmo de aprendizado de máquina estuda dados para identificar padrões. Não há chave de resposta ou operador humano para fornecer instruções. Em vez disso, a máquina determina as correlações e os relacionamentos analisando os dados disponíveis. Em um processo de aprendizado não supervisionado, o algoritmo de aprendizado de máquina é deixado para interpretar grandes conjuntos de dados e endereçar esses dados de acordo. O algoritmo tenta organizar esses dados de alguma forma para descrever sua estrutura. Isso pode significar agrupar os dados em clusters ou organizá-los de uma maneira que pareça mais organizada.

À medida que avalia mais dados, sua capacidade de tomar decisões sobre esses dados melhora gradualmente e se torna mais refinada.

A técnicas de aprendizado não supervisionadas incluem:

  1. Clustering: Cluster envolve o agrupamento de conjuntos de dados semelhantes (com base em critérios definidos). É útil para segmentar dados em vários grupos e realizar análises em cada conjunto de dados para encontrar padrões.
  1. Redução de dimensão: A redução de dimensão reduz o número de variáveis consideradas para encontrar as informações exatas necessárias. 

Aprendizagem por reforço

O aprendizado por reforço se concentra em processos de aprendizagem regimentados, nos quais um algoritmo de aprendizado de máquina é fornecido com um conjunto de ações, parâmetros e valores finais. Ao definir as regras, o algoritmo de aprendizado de máquina tenta explorar diferentes opções e possibilidades, monitorando e avaliando cada resultado para determinar qual deles é o ideal. Aprendizado por reforço ensina a tentativa e erro da máquina. Aprende com as experiências passadas e começa a adaptar a sua abordagem em resposta à situação para alcançar o melhor resultado possível.

Decidindo quais algoritmos de aprendizado de máquina usar

A escolha do algoritmo de aprendizado de máquina correto depende de vários fatores, incluindo, mas não limitados a tamanho, qualidade e diversidade de dados, bem como quais respostas as empresas desejam obter desses dados. Considerações adicionais incluem precisão, tempo de treinamento, parâmetros, pontos de dados e muito mais. Portanto, escolher o algoritmo certo é uma combinação de necessidade de negócios, especificação, experimentação e tempo disponível.

Mesmo os cientistas de dados mais experientes não podem dizer qual algoritmo terá o melhor desempenho antes de experimentar os outros. No entanto, compilamos algumas dicas do algoritmo de aprendizado de máquina, que ajudará você a encontrar a mais apropriada para seus desafios específicos.

Quais são os algoritmos de aprendizado de máquina mais comuns e populares?

Abaixo listamos alguns dos algoritmos de aprendizado de máquina mais usados. A lista não pretende ser conclusiva, mas inclui os algoritmos que os cientistas de dados têm mais probabilidade de encontrar quando resolvem problemas de negócios.

Lembre-se de que muitas dessas técnicas são combinadas e usadas juntas e, muitas vezes, é necessário experimentar diferentes algoritmos e comparar os resultados.

Claramente, há muitas coisas a serem consideradas quando se trata de escolher os algoritmos certos de aprendizado de máquina para a análise de sua empresa. No entanto, você não precisa ser um cientista de dados ou um especialista em estatísticas para usar esses modelos na sua empresa. Confira os melhores algoritmos: 

Algoritmo classificador Naïve Bayes (Aprendizado Supervisionado – Classificação)

O classificador Naïve Bayes é baseado no teorema de Bayes e classifica todos os valores como independentes de qualquer outro. Isso nos permite prever uma classe/categoria, com base em determinado conjunto de recursos, usando probabilidade.

Apesar de sua simplicidade, o classificador faz a definição de categorais surpreendentemente bem e é freqüentemente usado devido ao fato de superar métodos de classificação mais sofisticados. 

Algoritmo K Means Clustering (Aprendizado não Supervisionado – Clustering)

O algoritmo K Means Clustering é um tipo de aprendizado não supervisionado, usado para categorizar dados não marcados, ou seja, dados sem categorias ou grupos definidos. O algoritmo funciona encontrando grupos dentro dos dados, com o número de grupos representados pela variável K. Em seguida, ele trabalha iterativamente para atribuir cada ponto de dados a um dos grupos K com base nos recursos fornecidos.

Algoritmo Máquina Vetor de Suporte (Aprendizado Supervisionado – Classificação)

Os algoritmos Máquina Vetor de Suporte são modelos de aprendizado supervisionados que analisam os dados usados para classificação e análise de regressão. Eles essencialmente filtram os dados em categorias, o que é conseguido fornecendo um conjunto de exemplos de treinamento, cada conjunto marcado como pertencente a uma ou outra das duas categorias. O algoritmo trabalha então para construir um modelo que atribua novos valores a uma categoria ou a outra.

Regressão linear (Aprendizado Supervisionado/Regressão)

A regressão linear é o tipo mais básico de regressão. A regressão linear simples nos permite entender as relações entre duas variáveis contínuas. 

Regressão logística (Aprendizado Supervisionado – Classificação)

A regressão logística se concentra em estimar a probabilidade de ocorrência de um evento com base nos dados anteriores fornecidos. Ele é usado para cobrir uma variável dependente binária, que é onde apenas dois valores, 0 e 1, representam os resultados.

Redes neurais artificiais (Aprendizagem por Reforço)

Uma rede neural artificial (RNA) é essencialmente um grande número de elementos de processamento interconectados, trabalhando em conjunto para resolver problemas específicos. As RNAs são inspiradas em sistemas biológicos, como o cérebro, e como processam informações.

As RNAs também aprendem pelo exemplo e pela experiência, e são extremamente úteis para modelar relacionamentos não-lineares em dados de alta dimensão ou onde a relação entre as variáveis de entrada é difícil de entender.

Árvores de decisão (Aprendizado Supervisionado – Classificação/Regressão)

Uma árvore de decisão é uma estrutura de árvore do tipo fluxograma que usa um método de ramificação para ilustrar cada resultado possível de uma decisão. Cada nó dentro da árvore representa um teste em uma variável específica – e cada ramificação é o resultado desse teste.

Florestas (Aprendizado Supervisionado – Classificação/Regressão)

Florestas ou florestas de decisão aleatórias são um método de aprendizado conjunto, combinando múltiplos algoritmos para gerar melhores resultados para classificação, regressão e outras tarefas. Cada classificador individual é fraco, mas quando combinado com outros, pode produzir excelentes resultados. O algoritmo começa com uma árvore de decisão (um gráfico de árvore ou modelo de decisões) e uma entrada é inserida no topo. Em seguida, ele percorre a árvore, com os dados sendo segmentados em conjuntos menores e menores, com base em variáveis específicas.

Algoritmo K-Nearest-Neighbor  (Aprendizado Supervisionado)

O algoritmo K-Nearest-Neighbor estima a probabilidade de um ponto de dados ser um membro de um grupo ou outro. Ele essencialmente analisa os pontos de dados em torno de um único ponto de dados para determinar em que grupo está. Por exemplo, se um ponto estiver em uma grade e o algoritmo estiver tentando determinar em qual grupo esse ponto de dados está (grupo A ou grupo B, por exemplo) olharia os pontos de dados próximos para ver em qual grupo a maioria dos pontos está.

Katrina Wakefield é Líder de IA, Marketing e Setor Público do SAS Reino Unido

Comentários

Notícias Relacionadas

IT Mídia S.A.

Copyright 2018 IT Mídia S.A. Todos os direitos reservados.