Os 5 principais modelos de aprendizado de máquina explicados para iniciantes

Aprendizado de máquina, inteligência artificial e aprendizado profundo são inovações tecnológicas que estão provando seu valor em todos os setores que você possa imaginar. Não é à toa que eles são os termos mais discutidos e populares em todo o mundo. Muitas pessoas ainda pensam que esses são conceitos que surgiram do nada; no entanto, isso está longe de ser verdade.

Essas tecnologias já existem há vários anos, mas foi só alguns anos atrás que elas receberam a atenção que merecem. O crédito por fazer com que essas inovações cheguem a milhões de pessoas em todo o mundo deve ser das pessoas dentro do cenário tecnológico.

Cientistas, pesquisadores, profissionais de marketing e empreendedores trabalharam incansavelmente para que outras pessoas entendessem como essas inovações têm a capacidade de transformar a maneira como fazemos negócios ou abordamos e resolvemos problemas em nossas vidas diárias. A única coisa que você precisa entender é que, embora essas tecnologias estejam relacionadas entre si, elas não são iguais. Esta postagem do blog se concentrará em modelos de aprendizado de máquina e aprendizado de máquina.

Como o aprendizado de máquina está causando impacto?

Nos últimos anos, o aprendizado de máquina ganhou força. Pessoas em todo o mundo descobriram que o aprendizado de máquina tem o poder de fazer a diferença. O ML pode mudar completamente a maneira como as pessoas veem aplicativos críticos, como reconhecimento de imagem, mineração de dados, sistemas especialistas, processamento de linguagem natural e outros. O ML pode oferecer soluções em todas essas áreas e tem a inovação que a humanidade estará dependendo muito dos tempos que virão.

A popularidade do aprendizado de máquina e o entendimento de que ele tem o que é preciso para mudar as coisas resultaram em um aumento na demanda por pessoas que sabem como essa tecnologia funciona e como ela pode ser usada para resolver problemas da vida real. Agora vamos pular direto para o tópico.

Tipo de algoritmos de aprendizado de máquina

Os algoritmos de aprendizado de máquina são programas bem definidos que aprendem com os dados e melhoram com o tempo. Eles não requerem intervenção humana para fazer seu trabalho. As tarefas que esses algoritmos devem aprender podem variar desde o aprendizado baseado em instância e o aprendizado da função de mapeamento que corresponde à entrada à saída até o aprendizado da estrutura desconhecida em um conjunto de dados não rotulado e muito mais.

Você precisa entender que os algoritmos da máquina são a base do trabalho que essa tecnologia deve fazer. Em outras palavras, eles fazem isso. Portanto, torna-se ainda mais importante que você escolha o algoritmo de ML certo para suas necessidades. É onde uma compreensão básica do conceito é útil. Você precisa encontrar um algoritmo que se ajuste ao problema para o qual você está procurando uma solução.

Além disso, os algoritmos de aprendizado de máquina ajudam as empresas a tomar decisões apoiadas por dados. Dessa forma, as chances de suas decisões renderem dividendos ao longo do tempo são muito altas. Agora vamos voltar nossa atenção para os tipos de algoritmos de aprendizado de máquina disponíveis para escolha.

Os algoritmos de aprendizado de máquina se enquadram principalmente em três categorias básicas – aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado por reforço. O aprendizado supervisionado tem um recurso de feedback que aponta se a previsão está certa ou errada. Existem alguns tipos de Aprendizagem Supervisionada , cada conjunto de dados tem a saída desejada. A supervisão ocorre quando uma previsão produz um erro para alterar a função e aprender a mapear a entrada para a saída.

A aprendizagem não supervisionada não tem nada a ver com a resposta; ele apenas usa sua estrutura oculta para categorizar os dados. Você não tem a saída desejada para um conjunto de dados neste tipo de algoritmo de aprendizado de máquina. O que acontece é que a função tenta separar os dados em diferentes classes. Essa divisão é feita de forma que cada classe separada tenha uma parte dos dados com características comuns.

Finalmente, o aprendizado por reforço é de alguma forma semelhante ao aprendizado supervisionado, pois também recebe feedback; no entanto, esse feedback não é recebido para cada estado ou entrada. Esse tipo de algoritmo de ML é focado em ações de aprendizado para alguns estados que podem ajudá-lo a se mover para o estado desejado.

Ao contrário do aprendizado supervisionado no qual o erro ocorre após cada exemplo, o aprendizado por reforço somente registra erros quando um sinal de reforço é recebido. Esse comportamento tem muitas semelhanças com o aprendizado humano, onde você recebe feedback apenas quando uma recompensa é iminente.

Os algoritmos de aprendizado de máquina cresceram muito ao longo dos anos e ainda estão evoluindo, combinando com os problemas para os quais estão sendo usados ​​para encontrar respostas. Atualmente, temos esses três tipos que abrangem quase todos os modelos de aprendizado de máquina usados ​​hoje. No futuro, poderemos ter mais alguns tipos adicionados a esses três.

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Modelos de aprendizado de máquina mais populares

Nesta seção, falaremos sobre os modelos de aprendizado de máquina mais usados. Vamos começar.

1. Regressão linear

O que é Regressão Linear? Então aqui está, este algoritmo faz previsões sobre a variável de saída com base em uma ou mais variáveis ​​de entrada. É representado como uma linha – y=bx+c. A regressão linear pode ser usada para prever várias coisas. Você pode usar este modelo para prever o valor de uma casa com base em seus diferentes atributos ou propriedades, como número de quartos, área total, escolas próximas, disponibilidade de transporte, etc. Também pode ser usado para prever a venda preço dos produtos para diferentes parâmetros, como o comportamento do cliente.

2. Análise de componentes principais ou PCA

É referido como um modelo de redução de dimensão que é usado para reduzir ao mínimo as variáveis ​​presentes em um conjunto de dados. Ele faz isso reunindo aquelas variáveis ​​cuja escala de medição é a mesma e que possuem correlações mais altas do que outras. O objetivo deste modelo é filtrar o conjunto de dados de forma que tenhamos acesso a novos grupos de variáveis ​​que ainda sejam suficientes para descrever sua variabilidade.

O PCA é usado na interpretação de pesquisas que contêm muitos atributos ou perguntas. Por exemplo, pesquisas realizadas para estudar cultura, bem-estar ou comportamento geralmente têm muitas perguntas. Com o PCA, essas perguntas podem ser agrupadas em componentes principais que podem ser facilmente explicados no relatório da pesquisa.

3. Agrupamento K-means

Este é um modelo que utiliza centroides ou centros geométricos como referência para seus agrupamentos de observação. O número de clusters usados ​​é decidido pela pessoa que realiza esta análise. Muitas vezes é para analisar a segmentação de mercado – seja para descobrir uma semelhança nos clientes ou para descobrir um segmento de clientes completamente novo.

4. Árvores de classificação e regressão (CART)

As árvores de decisão são uma maneira muito eficaz de dividir diferentes descobertas e depois colocá-las em grupos. CART é um tipo preferido e útil de uma árvore de decisão que é usada tanto para regressão quanto para classificação. Uma variável de resposta é selecionada e as variáveis ​​preditoras são divididas em grupos. O número de divisões necessárias é tipicamente escolhido pela própria máquina para evitar casos de overfitting e underfitting. O CART é eficaz onde outros modelos, como os de caixa preta, geralmente não são adequados devido à falta de clareza ou transparência que fornecem.

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5. K-vizinhos mais próximos ou k-NN

Este modelo pode ser utilizado tanto para predição quanto para classificação de acordo com as variáveis ​​em questão. O modelo compara a proximidade entre as observações que já existem em um conjunto de dados e as que são recém-formadas. A própria máquina faz as contas e seleciona o número de vizinhos que precisam ser comparados (k). Limita a ocorrência de underfitting e overfitting de dados.

Para classificação, a proximidade da maioria dos vizinhos pertencentes a uma classe específica à nova observação determina a classe da nova observação. Em um cenário de previsão, o valor da nova observação é previsto tomando uma média dos atributos dos vizinhos que estão sendo direcionados. Saiba mais sobre KNN em R.

Conclusão

O aprendizado de máquina é um ramo baseado em inteligência artificial onde os dados são usados ​​para identificar padrões que podem ajudar a tomar decisões sem intervenção humana mínima. É importante desenvolver uma compreensão mais profunda dos modelos discutidos aqui para começar a usá-los na vida real.

Existem muitas nuances no Machine Learning e seus algoritmos, como agressão linear, regressão logística, Naive Bayes, K-Means, que você só conhecerá quando levar esse breve aprendizado adiante. O ML é de fato uma ferramenta poderosa que no futuro será usada para encontrar soluções para alguns dos problemas mais prementes deste mundo. Certifique-se de estar sempre sintonizado com o que está acontecendo ao redor!

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