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Você já se perguntou como funcionam os carros autônomos, os chatbots e as recomendações automatizadas da Netflix? Esses avanços tecnológicos úteis são produtos do aprendizado de máquina.
Esse tipo de inteligência artificial treina computadores para estudar o comportamento humano e usar algoritmos para tomar decisões inteligentes sem intervenção. Os algoritmos aprendem independentemente dos dados de entrada e preveem a saída lógica com base na dinâmica de um conjunto de dados de treinamento.
Aqui estão alguns dos melhores algoritmos de aprendizado de máquina que ajudam a criar e treinar sistemas de computador inteligentes.
A importância dos algoritmos no aprendizado de máquina
A algoritmo de aprendizado de máquina é um conjunto de instruções usadas para ajudar um computador a imitar o comportamento humano. Esses algoritmos podem realizar tarefas complexas com pouca ou nenhuma assistência humana.
Em vez de escrever código para cada tarefa, o algoritmo cria lógica a partir dos dados que você introduz no modelo. Dado um conjunto de dados grande o suficiente, ele identifica um padrão, permitindo tomar decisões lógicas e prever a saída valiosa.
Os sistemas modernos usam vários algoritmos de aprendizado de máquina, cada um com seus próprios benefícios de desempenho. Os algoritmos também diferem em precisão, dados de entrada e casos de uso. Dessa forma, saber qual algoritmo usar é a etapa mais importante para criar um modelo de aprendizado de máquina bem-sucedido.
1. Regressão Logística
Também conhecido como regressão logística binomial, esse algoritmo encontra a probabilidade de sucesso ou falha de um evento. Geralmente é o método ideal quando a variável dependente é binária. Além disso, os resultados geralmente são processados como simplesmente verdadeiro/falso ou sim/não.
Para usar esse modelo estatístico, você deve estudar e categorizar conjuntos de dados rotulados em categorias discretas. Um recurso impressionante é que você pode estender a regressão logística para várias classes e fornecer uma visão realista das previsões de classe com base em probabilidades.
A regressão logística é muito rápida e precisa para classificar registros desconhecidos e conjuntos de dados simples. Também é excepcional na interpretação dos coeficientes do modelo. Além disso, a regressão logística funciona melhor em cenários em que o conjunto de dados é linearmente separável.
Com esse algoritmo, você pode atualizar facilmente os modelos para refletir novos dados e usar a inferência para determinar a relação entre os recursos. Também é menos propenso a overfitting, possui uma técnica de regularização no caso de uma e requer pouco poder computacional.
Uma grande limitação da regressão logística é que ela assume uma relação linear entre variáveis dependentes e independentes. Isso o torna inadequado para problemas não lineares porque prevê apenas funções discretas usando uma superfície de decisão linear. Como resultado, algoritmos mais poderosos podem se adequar melhor às suas tarefas mais complexas.
2. Árvore de Decisão
O nome deriva de sua abordagem estruturada em árvore. Você pode usar a estrutura da Árvore de decisão para problemas de classificação e regressão. Ainda assim, é mais funcional para resolver problemas de classificação.
Como uma árvore, começa com o nó raiz que representa o conjunto de dados. Os ramos representam as regras que orientam o processo de aprendizagem. Esses ramos, chamados nós de decisão, são questões de sim ou não que levam a outros ramos ou terminam em nós folhas.
Cada nó folha representa o resultado possível de um acúmulo de decisões. Os nós folha e os nós de decisão são as duas principais entidades envolvidas na previsão de um resultado a partir das informações fornecidas. Portanto, a saída ou decisão final é baseada nos recursos do conjunto de dados.
As árvores de decisão são algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados. Esses tipos de algoritmos exigem que o usuário explique qual é a entrada. Eles também precisam de uma descrição da saída esperada dos dados de treinamento.
Simplificando, esse algoritmo é uma representação gráfica de diferentes opções guiadas por condições predefinidas para obter todas as soluções possíveis para um problema. Como tal, as perguntas feitas são uma preparação para chegar a uma solução. As árvores de decisão imitam o processo de pensamento humano para chegar a um veredicto lógico usando regras simples.
A principal desvantagem desse algoritmo é que ele é propenso à instabilidade; uma pequena alteração nos dados pode causar uma grande interrupção na estrutura. Como tal, você deve explorar vários maneiras de obter conjuntos de dados consistentes para seus projetos.
3. Algoritmo K-NN
O K-NN provou ser um algoritmo multifacetado útil para lidar com muitos problemas do mundo real. Apesar de ser um dos algoritmos de aprendizado de máquina mais simples, é útil para muitos setores, desde segurança até finanças e economia.
Como o próprio nome indica, o K-Nearest Neighbor funciona como um classificador, assumindo a similaridade entre dados vizinhos novos e existentes. Em seguida, coloca o novo caso na mesma categoria ou em categoria semelhante aos dados disponíveis mais próximos.
É importante observar que K-NN é um algoritmo não paramétrico; ele não faz suposições sobre os dados subjacentes. Também chamado de algoritmo de aprendizado preguiçoso, ele não aprende imediatamente com os dados de treinamento. Em vez disso, ele armazena conjuntos de dados atuais e espera até receber novos dados. Em seguida, realiza classificações baseadas em proximidade e similaridades.
O K-NN é prático e as pessoas o usam em vários campos. Na área da saúde, esse algoritmo pode prever possíveis riscos à saúde com base nas expressões gênicas mais prováveis de um indivíduo. Em finanças, os profissionais usam o K-NN para prever o mercado de ações e até mesmo as taxas de câmbio.
A principal desvantagem de usar esse algoritmo é que ele consome mais memória do que outros algoritmos de aprendizado de máquina. Ele também tem dificuldade em lidar com entradas de dados complexas e de alta dimensão.
No entanto, o K-NN continua sendo uma boa escolha, pois se adapta facilmente, identifica prontamente os padrões e permite que você modifique os dados de tempo de execução sem afetar a precisão da previsão.
4. K-Means
K-Means é um algoritmo de aprendizado não supervisionado que agrupa conjuntos de dados não rotulados em clusters exclusivos. Ele recebe entrada, minimiza a distância entre pontos de dados e agrega dados com base em pontos em comum.
Para maior clareza, um cluster é uma coleção de pontos de dados agrupados em um devido a certas semelhanças. O fator "K" informa ao sistema quantos clusters ele precisa.
Uma ilustração prática de como isso funciona envolve a análise de um grupo numerado de jogadores de futebol. Você pode usar esse algoritmo para criar e dividir os jogadores de futebol em dois grupos: jogadores de futebol experientes e jogadores de futebol amadores.
O algoritmo K-Means tem várias aplicações na vida real. Você pode usá-lo para categorizar as notas dos alunos, realizar diagnósticos médicos e exibir os resultados do mecanismo de pesquisa. Em resumo, ele se destaca ao analisar grandes quantidades de dados e dividi-los em clusters lógicos.
Uma consequência do uso desse algoritmo é que os resultados geralmente são inconsistentes. Depende da ordem, portanto, qualquer alteração na ordem de um conjunto de dados existente pode afetar seu resultado. Além disso, carece de um efeito uniforme e só pode lidar com dados numéricos.
Apesar dessas limitações, o K-Means é um dos algoritmos de aprendizado de máquina com melhor desempenho. É perfeito para segmentar conjuntos de dados e é confiável por sua adaptabilidade.
Escolhendo o melhor algoritmo para você
Como iniciante, você pode precisar de ajuda para escolher o melhor algoritmo. Esta decisão é desafiadora em um mundo cheio de escolhas fantásticas. No entanto, para começar, você deve basear sua escolha em algo diferente dos recursos sofisticados do algoritmo.
Em vez disso, você deve considerar o tamanho do algoritmo, a natureza dos dados, a urgência da tarefa e os requisitos de desempenho. Esses fatores, entre outros, irão ajudá-lo a determinar o algoritmo perfeito para o seu projeto.
