Machine Learning (ML) é uma inovação tecnológica que continua a provar seu valor em muitos setores.
O aprendizado de máquina está relacionado à inteligência artificial e ao aprendizado profundo. Como vivemos em uma era tecnológica em constante progresso, agora é possível prever o que vem a seguir e saber como mudar nossa abordagem usando ML.
Assim, você não fica limitado a formas manuais; quase todas as tarefas hoje em dia são automatizadas. Existem diferentes algoritmos de aprendizado de máquina projetados para trabalhos diferentes. Esses algoritmos podem resolver problemas complexos e economizar horas de negócios.
Exemplos disso podem ser jogar xadrez, preencher dados, realizar cirurgias, escolher a melhor opção na lista de compras e muito mais.
Explicarei os algoritmos e modelos de aprendizado de máquina em detalhes neste artigo.
Aqui vamos nós!
últimas postagens
O que é Aprendizado de Máquina?
O aprendizado de máquina é uma habilidade ou tecnologia em que uma máquina (como um computador) precisa desenvolver a capacidade de aprender e se adaptar usando modelos e algoritmos estatísticos sem ser altamente programada.
Como resultado disso, as máquinas se comportam de maneira semelhante aos humanos. É um tipo de Inteligência Artificial que permite que os aplicativos de software se tornem mais precisos nas previsões e na execução de diferentes tarefas, aproveitando os dados e se aprimorando.
Como as tecnologias de computação estão crescendo rapidamente, o aprendizado de máquina de hoje não é o mesmo que o aprendizado de máquina do passado. O aprendizado de máquina prova sua existência desde o reconhecimento de padrões até a teoria de aprender a executar determinadas tarefas.
Com o aprendizado de máquina, os computadores aprendem com cálculos anteriores para produzir decisões e resultados repetíveis e confiáveis. Em outras palavras, o aprendizado de máquina é uma ciência que ganhou um novo impulso.
Embora muitos algoritmos sejam usados há muito tempo, a capacidade de aplicar cálculos complexos automaticamente a big data, cada vez mais rápido, repetidamente, é um desenvolvimento recente.
Alguns exemplos divulgados são os seguintes:
- Descontos e ofertas de recomendações online, como Netflix e Amazon
- Carro do Google autônomo e muito badalado
- Detecção de fraude e sugestão de algumas formas de contornar esses problemas
E muitos mais.
Por que você precisa de Machine Learning?
O aprendizado de máquina é um conceito importante que todo empresário implementa em seus aplicativos de software para conhecer o comportamento do cliente, padrões operacionais de negócios e muito mais. Apoia o desenvolvimento dos produtos mais recentes.
Muitas empresas líderes, como Google, Uber, Instagram, Amazon, etc., fazem do aprendizado de máquina sua parte central das operações. No entanto, as indústrias que trabalham com uma grande quantidade de dados sabem da importância dos modelos de aprendizado de máquina.
As organizações são capazes de trabalhar de forma eficiente com esta tecnologia. Setores como serviços financeiros, governo, assistência médica, varejo, transporte e petróleo e gás usam modelos de aprendizado de máquina para fornecer resultados mais valiosos aos clientes.
Quem está usando Machine Learning?
Hoje em dia, o aprendizado de máquina é usado em inúmeras aplicações. O exemplo mais conhecido é o mecanismo de recomendação no Instagram, Facebook, Twitter, etc.
O Facebook está usando aprendizado de máquina para personalizar as experiências dos membros em seus feeds de notícias. Se um usuário para frequentemente para verificar a mesma categoria de postagens, o mecanismo de recomendação começa a mostrar mais postagens da mesma categoria.
Atrás da tela, o mecanismo de recomendação tenta estudar o comportamento online dos membros por meio de seus padrões. O feed de notícias se ajusta automaticamente quando o usuário altera sua ação.
Relacionado aos mecanismos de recomendação, muitas empresas usam o mesmo conceito para executar seus procedimentos de negócios críticos. Eles são:
- Software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM): usa modelos de aprendizado de máquina para analisar os e-mails dos visitantes e solicitar que a equipe de vendas responda imediatamente às mensagens mais importantes primeiro.
- Business Intelligence (BI): fornecedores de análise e BI usam a tecnologia para identificar pontos de dados essenciais, padrões e anomalias.
- Human Resource Information Systems (HRIS): usa modelos de aprendizado de máquina em seu software para filtrar seus aplicativos e reconhecer os melhores candidatos para a posição exigida.
- Carros autônomos: os algoritmos de aprendizado de máquina permitem que as empresas de fabricação de automóveis identifiquem o objeto ou percebam o comportamento do motorista para alertar imediatamente para evitar acidentes.
- Assistentes virtuais: Os assistentes virtuais são assistentes inteligentes que combinam modelos supervisionados e não supervisionados para interpretar a fala e fornecer contexto.
O que são modelos de aprendizado de máquina?
Um modelo de ML é um software ou aplicativo de computador treinado para julgar e reconhecer alguns padrões. Você pode treinar o modelo com a ajuda de dados e fornecer o algoritmo para que ele aprenda com esses dados.
Por exemplo, você deseja criar um aplicativo que reconheça emoções com base nas expressões faciais do usuário. Aqui, você precisa alimentar o modelo com diferentes imagens de rostos rotulados com diferentes emoções e treinar bem o seu modelo. Agora, você pode usar o mesmo modelo em seu aplicativo para determinar facilmente o humor do usuário.
Em termos simples, um modelo de aprendizado de máquina é uma representação de processo simplificada. Esta é a maneira mais fácil de determinar algo ou recomendar algo a um consumidor. Tudo no modelo funciona como uma aproximação.
Por exemplo, quando desenhamos um globo ou o fabricamos, damos-lhe a forma de uma esfera. Mas o globo real não é esférico como sabemos. Aqui, assumimos a forma de construir algo. Os modelos de ML funcionam de maneira semelhante.
Vamos prosseguir com os diferentes modelos e algoritmos de aprendizado de máquina.
Tipos de modelos de aprendizado de máquina
Todos os modelos de aprendizado de máquina são categorizados como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. O aprendizado supervisionado e não supervisionado é ainda classificado como termos diferentes. Vamos discutir cada um deles em detalhes.
#1. Aprendizagem Supervisionada
O aprendizado supervisionado é um modelo direto de aprendizado de máquina que envolve o aprendizado de uma função básica. Esta função mapeia uma entrada para a saída. Por exemplo, se você tiver um conjunto de dados que consiste em duas variáveis, idade como entrada e altura como saída.
Com um modelo de aprendizado supervisionado, você pode prever facilmente a altura de uma pessoa com base na idade dessa pessoa. Para entender esse modelo de aprendizado, você deve passar pelas subcategorias.
#2. Classificação
A classificação é uma tarefa de modelagem preditiva amplamente utilizada no campo de aprendizado de máquina, onde um rótulo é previsto para um determinado dado de entrada. Necessita do conjunto de dados de treinamento com uma ampla gama de instâncias de entradas e saídas das quais o modelo aprende.
O conjunto de dados de treinamento é usado para encontrar a maneira mínima de mapear amostras de dados de entrada para os rótulos de classe especificados. Por fim, o conjunto de dados de treinamento representa o problema que contém um grande número de amostras de saída.
Ele é usado para filtragem de spam, pesquisa de documentos, reconhecimento de caracteres manuscritos, detecção de fraudes, identificação de idiomas e análise de sentimentos. A saída é discreta neste caso.
#3. Regressão
Neste modelo, a saída é sempre contínua. A análise de regressão é essencialmente uma abordagem estatística que modela uma conexão entre uma ou mais variáveis que são independentes e uma variável alvo ou dependente.
A regressão permite ver como o número da variável dependente muda em relação à variável independente enquanto as outras variáveis independentes são constantes. É usado para prever salário, idade, temperatura, preço e outros dados reais.
A análise de regressão é um método de “melhor palpite” que gera uma previsão a partir do conjunto de dados. Em palavras simples, ajustar vários pontos de dados em um gráfico para obter o valor mais preciso.
Exemplo: Prever o preço de uma passagem aérea é um trabalho de regressão comum.
#4. Aprendizagem não supervisionada
O aprendizado não supervisionado é essencialmente usado para fazer inferências, bem como encontrar padrões a partir dos dados de entrada sem nenhuma referência aos resultados rotulados. Essa técnica é usada para descobrir agrupamentos e padrões de dados ocultos sem a necessidade de intervenção humana.
Ele pode descobrir diferenças e semelhanças nas informações, tornando essa técnica ideal para segmentação de clientes, análise exploratória de dados, reconhecimento de padrões e imagens e estratégias de vendas cruzadas.
O aprendizado não supervisionado também é usado para reduzir o número finito de recursos de um modelo usando o processo de redução de dimensionalidade que inclui duas abordagens: decomposição de valor singular e análise de componente principal.
#5. Agrupamento
Clustering é um modelo de aprendizado não supervisionado que inclui o agrupamento dos pontos de dados. É usado frequentemente para detecção de fraudes, classificação de documentos e segmentação de clientes.
Os algoritmos de agrupamento ou agrupamento mais comuns incluem agrupamento hierárquico, agrupamento baseado em densidade, agrupamento de deslocamento médio e agrupamento k-means. Cada algoritmo é usado de forma diferente para encontrar clusters, mas o objetivo é o mesmo em todos os casos.
#6. Redução de dimensionalidade
É um método de redução de várias variáveis aleatórias que estão sendo consideradas para obter um conjunto de variáveis principais. Em outras palavras, o processo de diminuir a dimensão do conjunto de recursos é chamado de redução de dimensionalidade. O algoritmo popular desse modelo é chamado de Análise de Componentes Principais.
A maldição disso se refere ao fato de adicionar mais informações às atividades de modelagem preditiva, o que dificulta ainda mais a modelagem. Geralmente é usado para visualização de dados.
#7. Aprendizado de máquina de reforço
É um modelo semelhante ao aprendizado de máquina supervisionado. É referido como o modelo de aprendizado de máquina comportamental. A única diferença do aprendizado supervisionado é que o algoritmo não é treinado usando os dados de amostra.
O modelo de aprendizado por reforço aprende à medida que avança com o método de tentativa e erro. A sequência de resultados bem-sucedidos forçou o modelo a desenvolver a melhor recomendação para um determinado problema. Isso é frequentemente usado em jogos, navegação, robótica e muito mais.
Tipos de algoritmos de aprendizado de máquina
#1. Regressão linear
Aqui, a ideia é encontrar uma linha que se encaixe nos dados que você precisa da melhor forma possível. Existem extensões no modelo de regressão linear que incluem regressão linear múltipla e regressão polinomial. Isso significa encontrar o melhor plano que se ajusta aos dados e a melhor curva que se ajusta aos dados, respectivamente.
#2. Regressão Logística
A regressão logística é muito semelhante ao algoritmo de regressão linear, mas é essencialmente usada para obter um número finito de resultados, digamos dois. A regressão logística é usada em vez da regressão linear ao modelar a probabilidade de resultados.
Aqui, uma equação logística é construída de forma brilhante para que a variável de saída fique entre 0 e 1.
#3. Árvore de Decisão
O modelo de árvore de decisão é amplamente utilizado em planejamento estratégico, aprendizado de máquina e pesquisa operacional. É composto por nós. Se você tiver mais nós, obterá resultados mais precisos. O último nó da árvore de decisão consiste em dados que ajudam a tomar decisões mais rapidamente.
Assim, os últimos nós também são chamados de folhas das árvores. As árvores de decisão são fáceis e intuitivas de construir, mas falham em termos de precisão.
#4. floresta aleatória
É uma técnica de aprendizado conjunto. Em termos simples, é construído a partir de árvores de decisão. O modelo de florestas aleatórias envolve várias árvores de decisão usando conjuntos de dados bootstrap dos dados verdadeiros. Ele seleciona aleatoriamente o subconjunto das variáveis em cada passo da árvore.
O modelo de floresta aleatória seleciona o modo de previsão de cada árvore de decisão. Portanto, confiar no modelo de “ganhos da maioria” reduz o risco de erro.
Por exemplo, se você criar uma árvore de decisão individual e o modelo prever 0 no final, você não terá nada. Mas se você criar 4 árvores de decisão por vez, poderá obter o valor 1. Esse é o poder do modelo de aprendizado de floresta aleatória.
#5. Máquina de vetores de suporte
Uma Support Vector Machine (SVM) é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que é complicado, mas intuitivo quando falamos do nível mais fundamental.
Por exemplo, se houver dois tipos de dados ou classes, o algoritmo SVM encontrará um limite ou um hiperplano entre essas classes de dados e maximizará a margem entre os dois. Existem muitos planos ou limites que separam duas classes, mas um plano pode maximizar a distância ou margem entre as classes.
#6. Análise de Componentes Principais (PCA)
A análise de componentes principais significa projetar informações dimensionais superiores, como 3 dimensões, para um espaço menor, como 2 dimensões. Isso resulta em uma dimensão mínima de dados. Desta forma, você pode manter os valores originais no modelo sem prejudicar a posição, mas reduzindo as dimensões.
Em palavras simples, é um modelo de redução de dimensão que é especialmente usado para trazer múltiplas variáveis presentes nos dados definidos para as menores variáveis. Isso pode ser feito juntando as variáveis cuja escala de medição é a mesma e tem correlações mais altas do que outras.
O objetivo principal desse algoritmo é mostrar os novos grupos de variáveis e fornecer acesso suficiente para realizar seu trabalho.
Por exemplo, o PCA ajuda a interpretar pesquisas que incluem muitas perguntas ou variáveis, como pesquisas sobre bem-estar, cultura de estudo ou comportamento. Você pode ver variáveis mínimas disso com o modelo PCA.
#7. Baías ingénuas
O algoritmo Naive Bayes é usado em ciência de dados e é um modelo popular usado em muitos setores. A ideia é retirada do Teorema de Bayes que explica a equação de probabilidade como “qual é a probabilidade de Q (variável de saída) dado P.
É uma explicação matemática que é usada na era tecnológica de hoje.
Além desses, alguns modelos mencionados na parte de regressão, incluindo árvore de decisão, rede neural e floresta aleatória, também fazem parte do modelo de classificação. A única diferença entre os termos é que a saída é discreta em vez de contínua.
#8. Rede neural
Uma rede neural é novamente o modelo mais utilizado nas indústrias. É essencialmente uma rede de várias equações matemáticas. Primeiro, ele pega uma ou mais variáveis como entrada e percorre a rede de equações. No final, ele fornece resultados em uma ou mais variáveis de saída.
Em outras palavras, uma rede neural pega um vetor de entradas e retorna o vetor de saídas. É semelhante às matrizes em matemática. Ele possui camadas ocultas no meio das camadas de entrada e saída, representando funções lineares e de ativação.
#9. Algoritmo de K-vizinhos mais próximos (KNN)
O algoritmo KNN é usado para problemas de classificação e regressão. É amplamente utilizado na indústria de ciência de dados para resolver problemas de classificação. Além disso, ele armazena todos os casos disponíveis e classifica os próximos casos tomando os votos de seus k vizinhos.
A função de distância realiza a medição. Por exemplo, se você deseja dados sobre uma pessoa, precisa falar com as pessoas mais próximas dessa pessoa, como amigos, colegas etc. De maneira semelhante, o algoritmo KNN funciona.
Você precisa considerar três coisas antes de selecionar o algoritmo KNN.
- Os dados precisam ser pré-processados.
- As variáveis precisam ser normalizadas, ou variáveis mais altas podem influenciar o modelo.
- O KNN é computacionalmente caro.
#10. Agrupamento de K-Means
Ele vem sob um modelo de aprendizado de máquina não supervisionado que resolve as tarefas de agrupamento. Aqui, os conjuntos de dados são classificados e categorizados em vários clusters (digamos, K), de modo que todos os pontos dentro de um cluster sejam heterogêneos e homogêneos em relação aos dados.
K-Means forma clusters como este:
- O K-Means escolhe o número K de pontos de dados, chamados centróides, para cada cluster.
- Cada ponto de dados forma um cluster com o cluster mais próximo (centróides), ou seja, K clusters.
- Isso cria novos centróides.
- A distância mais próxima para cada ponto é então determinada. Este processo se repete até que os centróides não mudem.
Conclusão
Modelos e algoritmos de aprendizado de máquina são muito decisivos para processos críticos. Esses algoritmos tornam nossa vida cotidiana fácil e simples. Assim, fica mais fácil trazer à tona os processos mais gigantescos em segundos.
Assim, ML é uma ferramenta poderosa que muitas indústrias usam hoje em dia, e sua demanda está crescendo continuamente. E não está longe o dia em que poderemos obter respostas ainda mais precisas para nossos problemas complexos.