Os 6 principais algoritmos de aprendizado de máquina para ciência de dados

Neste novo mundo acelerado, onde a informação é tratada como mercadoria, o modo de comunicação só parece melhorar com o advento da tecnologia. As empresas que têm presença predominante no mercado estão buscando profissionais para aprender ou processar essas informações para beneficiá-las e ficar à frente da concorrência.

Sua ingestão de informações pode ser por meio de qualquer meio, seja através de mídias sociais, TV, rádio ou reuniões sociais. Mas você já considerou que as decisões que você acaba tomando são muitas vezes baseadas em boatos e não em fatos concretos? Pense nisso – nem tudo que você lê ou ouve é verdade, a menos que seja documentado.

É exatamente aí que entra a Ciência de Dados. Impede que as pessoas tomem decisões que não sejam baseadas na realidade evidenciada.

O que é Ciência de Dados?

Em termos leigos, é uma coisa bastante simples. É uma mistura de inferência de dados, desenvolvimento de algoritmos e tecnologia de forma multidisciplinar para resolver problemas complexos analiticamente.

Um depósito de informações brutas chega e é armazenado no Data Warehouse, onde é aprendido pela mineração. A agenda básica por trás da Data Science é que ela é usada de maneira criativa para ter um melhor valor comercial para sua organização. Os cientistas de dados são ensinados a descobrir padrões ocultos nesses dados brutos com a ajuda de princípios de aprendizado de máquina.

Muitas vezes as pessoas se confundem entre Cientistas de Dados e Analistas de Dados. A diferença entre os dois é bastante significativa, pois um Analista de Dados só pode dizer o que está acontecendo processando o histórico dos dados. Por outro lado, um Cientista de Dados não apenas fará o mesmo, mas também usará algoritmos avançados de aprendizado de máquina para identificar um evento específico que deve ocorrer no futuro.

Para facilitar o entendimento, aqui estão exemplos de três empresas que usam Data Science para melhor atendê-lo, como cliente.

1. Netflix: ele lê e entende seu comportamento em seu site ou aplicativo e sugere filmes e programas de TV que você pode gostar.
2. Amazon: Ele implanta a mesma tática e, analisando o padrão de verificação de determinados itens, ajuda você a navegar e obter exatamente o que deseja.
3. Spotify: com base no seu gosto musical e gêneros, ajuda você a ouvir outros artistas também e a encontrar novas músicas das quais você provavelmente não ouviu falar.

Quais são os principais algoritmos de ciência de dados?

Antes de explicar os Algoritmos de Data Science, devemos nos aprofundar no que é conhecido como Machine Learning. Ele aprende informações de dados e melhora com a experiência, sem intervenção humana. As tarefas podem variar de funções como mapear entrada e saída ou aprender a estrutura oculta em dados que não são rotulados.

Existem três tipos de algoritmos de aprendizado de máquina:

• Algoritmos de Aprendizagem Supervisionada

Os dados neste modelo têm rótulos que são conhecidos anteriormente. Possui algumas variáveis ​​de destino com valores específicos.

• Algoritmos de Aprendizagem Não Supervisionada

Este modelo pode classificar ou corrigir os dados que não possuem rótulos predefinidos. Ele procura semelhanças nos recursos e prevê as classes em novos dados.

• Aprendizado Reforçado

É o tipo de programação dinâmica que treina algoritmos para tomar uma sequência de decisões. Aprende a atingir um objetivo em um ambiente incerto ou potencialmente complexo.

Existem muitos algoritmos de aprendizado de máquina diferentes quando se trata de ciência de dados, mas nos concentramos principalmente em seis.

Principais algoritmos de aprendizado de máquina para ciência de dados:

• Regressão linear

É uma aproximação de modelo de uma relação casual entre duas ou mais variáveis. Eles são extremamente valiosos, pois é a maneira mais comum de fazer inferências e previsões. A ideia fundamental é obter a linha que melhor se ajusta aos dados, onde o erro total de previsão de todos os pontos de dados seja o menor possível.

• Árvore de decisão

Isso pertence à família de algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados. É bastante adaptável e pode ser usado em quase todos os problemas enfrentados. A Árvore de Decisão é um método versátil capaz de realizar tanto tarefas de regressão quanto de classificação. Como a maioria dos problemas do mundo real são não lineares, a árvore de decisão ajuda o cientista a se livrar da não linearidade dos dados e torná-los mais simples de entender.

• Agrupamento

Ao contrário da Árvore de Decisão, isso se enquadra no algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado. Seu objetivo básico é encontrar diferentes grupos ou estruturas dentro dos dados. Ao fazer isso, os elementos de um cluster que são semelhantes entre si são classificados em um grupo, enquanto os demais são classificados em outro grupo. Ele será capaz de dizer que existem dois tipos diferentes de dados agrupando-os em duas classes diferentes.

• Visualização

Esta é provavelmente a forma mais coloquial de inferir dados, pois pode ser facilmente adivinhada, pelo próprio nome, através da visualização. Ele esclarece os principais aspectos da análise, comunicando claramente os resultados ao público em geral. Isso pode ser feito por meio de histogramas, gráficos de barras/tortas e séries temporais, etc.

• Florestas Aleatórias

Este modelo consiste em um grande número de Árvores de Decisão individuais que funcionam como um comitê. Cada árvore individual na floresta aleatória fornece suas próprias previsões de classe e a classe com mais votos se torna a previsão desse modelo. Em outras palavras, é tão simples e poderoso quanto a sabedoria das multidões.

• Análise do componente principal

É um método usado para reduzir o número de variáveis ​​que podem ser encontradas nos dados. Você pode extrair dados importantes de um grande pool e reduzir as dimensões dos dados. Ele combina variáveis ​​que são correlacionadas entre si para formar um conjunto menor de variáveis ​​e isso é referido como seus componentes principais.

Onde você pode aprender essas ferramentas revolucionárias?

Como você teria passado pelas informações acima, poderia ter percebido que a educação tradicional fornecida nas universidades pode não ser suficiente no ambiente de trabalho atual. Afinal, há uma enorme diferença entre estudar algo na teoria e testemunhar suas aplicações práticas na sua frente. As empresas estão procurando prontamente por Cientistas de Dados, pois agregam um valor incomparável a uma empresa com sua experiência e eficiência.

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Conclusão

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