Aprendizado de máquina com Python: lista de algoritmos que você precisa dominar

O que é Python?

É uma linguagem de programação orientada a objetivos que foi desenvolvida em 1991 por Guido van Rossum . É muito para entender e aprender. Python é popular entre os desenvolvedores porque melhora a reutilização do código e a modularidade do programa. Python é uma linguagem de programação interativa de alto nível que permite a interação direta entre desenvolvedores e intérpretes – algo que torna a escrita de código muito fácil.

O que é aprendizado de máquina (ML)?

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que permite que os computadores passem pelo aprendizado automático e se tornem melhores ao longo do tempo por meio da experiência. O principal objetivo do aprendizado de máquina é criar programas de computador que tenham a capacidade de se aprimorar com base em novos dados sem exigir nenhuma programação explícita para os mesmos.

O ML funciona em conjunto com ferramentas estatísticas e saídas de previsão de dados. Ele também tem uma associação com o modelo preditivo Bayesiano e algoritmo de mineração de dados. Depois de receber a entrada do usuário, os computadores usam um algoritmo para fornecer uma saída. Existem várias aplicações de aprendizado de máquina, incluindo manutenção preditiva, detecção de fraudes, tradução automática, vigilância por vídeo e muito mais.

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Como o aprendizado de máquina e o Python se somam?

O Python tem vários recursos que o tornam uma combinação ideal com o aprendizado de máquina. Algumas dessas características são mencionadas abaixo:

1. É fácil codificar. Escrever código em Python é tão fácil quanto um, dois e três. É muito mais fácil do que outras linguagens como Java e C++.

2. Integrado. Não leva muito tempo nem esforço para integrá-lo com C, C++ e outras linguagens de programação.

3. Portátil. É uma linguagem de programação independente. O mesmo programa escrito usando Python pode ser executado no macOS ou Windows. Ele não precisa de códigos diferentes para rodar em diferentes sistemas operacionais.

4. Orientado a objetos. É o exemplo perfeito de uma linguagem de programação baseada em OOPs. Conceitos como objetos, classes, encapsulamento, herança e polimorfismo, entre outros, são comuns em linguagens orientadas a objetos. Python suporta tudo isso e muito mais.

5. Dinâmico. É uma das poucas linguagens tipadas dinamicamente. Isso significa que você não precisa declarar o tipo de dados enquanto escreve o código, pois é decidido em tempo de execução quando as variáveis ​​são declaradas.

Tipos de algoritmos de aprendizado de máquina

Os algoritmos de aprendizado de máquina são amplamente duas categorias - supervisionados e não supervisionados. Vamos discutir esses dois tipos em detalhes.

1. Aprendizado supervisionado

O aprendizado supervisionado é o tipo mais preferido quando se trata de problemas práticos de aprendizado de máquina. Ele tem dois tipos de variáveis ​​– variáveis ​​de entrada e variáveis ​​de entrada. Um algoritmo é usado para aprender uma função que mapeia a entrada para a saída. O objetivo aqui é estimar a função de mapeamento de tal forma que você ou sua máquina possam prever a variável de saída com base na variável de entrada fornecida a você para um determinado conjunto de dados, são vários tipos de aprendizado supervisionado que você deve conhecer.

É referido como aprendizagem supervisionada e funciona como os professores supervisionam o processo de aprendizagem na sala de aula. Aqui, um conjunto de dados de treinamento supervisiona o aprendizado de um algoritmo. Temos a saída desejada – o algoritmo sob a supervisão do conjunto de dados continua a fazer previsões iterativas até que o nível de desempenho desejado seja alcançado.

Este tipo de algoritmo pode ser separado em dois grupos - classificação e regressão. Os algoritmos de classificação são aqueles que apresentam uma categoria como variável de saída. Por outro lado, os algoritmos de regressão são aqueles que têm valor real como variável de saída – peso ou dólares.

2. Aprendizado de máquina não supervisionado

Nesse tipo de algoritmo de aprendizado de máquina, você tem as variáveis ​​de entrada. Nenhuma variável de saída está disponível. O objetivo do aprendizado não supervisionado é modelar a distribuição de dados ou a estrutura de dados para aprender mais sobre o conjunto de dados. Esses algoritmos são conhecidos como algoritmos de aprendizado não supervisionado – porque eles não fornecem as saídas desejadas nem têm alguém supervisionando o aprendizado.

Os algoritmos são completamente independentes e são responsáveis ​​por encontrar e apresentar aprendizados interessantes em um conjunto de dados. Esses algoritmos são ainda agrupados em problemas de associação e agrupamento. Problemas de agrupamento são aqueles que possuem agrupamentos inerentes nos dados fornecidos. Por outro lado, problemas de associação são aqueles que possuem regras que definem grandes partes dos dados.

Alguns algoritmos comuns de aprendizado de máquina em Python

1. Regressão linear

Este é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado em Python. Ele prevê um resultado e observa características. Com base no número de variáveis ​​em que é executado – uma ou muitas – podemos nos referir a ela como regressão linear simples ou regressão linear múltipla. Está entre os algoritmos de ML mais populares em Python.

Ele tem uma função simples – criar uma linha colocando pesos em variáveis ​​e então fazer uma previsão. A regressão linear é frequentemente usada para prever valores reais, como o custo dos itens. Se existe uma linha que define de forma ótima a relação que existe entre variáveis ​​independentes e dependentes, é a linha de regressão. Saiba mais sobre regressão linear em Machine Learning.

2. Regressão logística

Novamente, este é um algoritmo de ML supervisionado. É usado na previsão de valores discretos, como verdadeiro ou falso, 0 ou 1 e sim ou não. Funciona em variáveis ​​independentes. Uma função logística é usada para fazer uma estimativa que fornece 0 ou 1 como saída. Embora seja chamado de regressão, esse algoritmo é na verdade o tipo de classificação.

3. Máquinas de vetor de suporte (SVM)

Este também é um algoritmo de aprendizado supervisionado. Pertence à classificação de algoritmos supervisionados. Ele cria uma linha que separa diferentes categorias de um conjunto de dados. Esta linha é otimizada pelo cálculo do vetor. Isso é feito para garantir que os pontos mais próximos em cada um sejam os mais distantes um do outro. Principalmente é o vetor linear, mas às vezes pode ser outra coisa também.

4. Árvore de decisão

Isso novamente se enquadra nos algoritmos de ML supervisionados. No entanto, é usado tanto para regressão quanto para classificação. Como funciona esse algoritmo? Ele pega uma instância, navega por toda a árvore e mantém uma comparação de recursos usando uma instrução condicional. O lado desce é baseado no resultado. Esse algoritmo de ML em Python pode funcionar em variáveis ​​dependentes contínuas e categóricas.

Leia: Pré-requisito de Machine Learning

5. Naive Bayes

Este método de classificação é baseado no teorema de Bayes. Este método de classificação mantém uma suposição entre os preditores. Assim, um classificador Naive Bayes trabalha com a suposição de que uma característica específica em uma classe não tem qualquer relação com qualquer outra característica da mesma classe. Por exemplo, uma fruta tem várias características que a tornam o que é.

De acordo com um classificador Naive Bayes, cada uma dessas características contribuirá independentemente para a probabilidade desse fruto ser de um determinado tipo. Isso vale mesmo se os recursos forem dependentes uns dos outros. Seu modelo é bastante simples e funciona muito bem com conjuntos de dados maiores.

Leia também: Bibliotecas de aprendizado de máquina que você deve conhecer

Conclusão

Neste blog, aprendemos sobre aprendizado de máquina em Python e os vários algoritmos que podemos usar para treinar nossas máquinas para prever e ter um melhor desempenho.

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