Os algoritmos de Machine Learning estão evoluindo rapidamente e com isso muitas pessoas estão buscando emprego nessa área. Um artigo da Harvard Business Review classificou a profissão Cientista de Dados como o Trabalho Mais Sexy do Século XXI. Porque entender algoritmos pode facilitar nossa vida de uma forma nunca antes vista.

Se você quer entender melhor como esse mundo funciona, esse artigo é uma boa oportunidade.

Você deve estar se perguntando quais são os 5 principais algoritmos de Machine Learning (aprendizado de máquina) que existem atualmente, e agora você irá descobri-los.

Antes de entrar nas particularidades dos algoritmos, é importante primeiro entender os tipos de algoritmos de Machine Learning e como cada um resolve ''lotes'' de problemas diferentes.

Algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado ou Algoritmo de classificação – Quando existem dados de treinamento, podemos usar um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado, o que significa que treinamos nosso modelo usando um conjunto de dados rotulados. Iniciamos com dados rotulados para treinar nosso modelo, e então após, inserimos alguns dados adicionais para prever o resultado.

Algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado ou de clustering – Não temos dados de treinamento nesse tipo de algoritmo, portanto, o modelo precisa aprender por conta própria sem nenhuma informação prévia.

Algoritmos de aprendizado de máquina de reforço – O aprendizado de reforço é baseado em tentativas e acertos, o que significa que o modelo aprende com suas próprias falhas e melhora sua precisão, semelhante as IAs dos videogames.

Os 5 principais algoritmos de Machine Learning (aprendizado de máquina)

Agora que abordamos os vários tipos vamos ver os 5 principais algoritmos de aprendizado de máquina fáceis e confiáveis que estão atualmente no mercado.

1. Algoritmo do Classificador Naïve Bayes

A classificação manual de dados, como documentos, e-mails ou páginas da Web, é difícil, mas o classificador Nave Bayes simplifica. O Teorema da Probabilidade de Bayes é usado no Algoritmo do Classificador Naive Bayes, que atribui o valor do elemento da população a uma das categorias possíveis. A filtragem de spam e a análise de sentimentos são duas aplicações do Naive Bayes Classifier. Se você tem um grande conjunto de dados, o classificador Naive Bayes é o caminho a seguir.

2. Suporte ao algoritmo de aprendizado de máquina vetorial (SVM)

O Support Vector Machine (SVM) é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado. Resolve problemas envolvendo classificação e regressão. No SVM, os dados são divididos em classes separadas por um hiperplano (uma linha). O SVM visa localizar o hiperplano que maximiza a distância entre classes distintas, um processo conhecido como maximização de margem, o que aumenta a probabilidade de classificar corretamente os dados. A previsão do mercado de ações é uma das aplicações do SVM.

3. Algoritmo de agrupamento K

Os métodos de agrupamento com a letra K dividem cada observação em um agrupamento K. Aprendizagem não supervisionada ou Clustering é feito por ele. Ele começa com centroides selecionados aleatoriamente, pois é um tipo de aprendizado não supervisionado, e seleciona K pontos aleatórios que são centroides. O centroide é um ponto virtual ou exato que representa o centro do cluster. Os dados são então atribuídos ao centroide mais próximo. Dependendo do tipo de distância, você pode usar a fórmula de distância euclidiana ou qualquer outra fórmula de distância. Para cada cluster, o método K calcula e localiza um novo centroide.

Depois disso, eles reatribuem os pontos de dados com base no novo centroide e, se houver alguma reatribuição, repetem o procedimento anterior até que o modelo seja concluído. O agrupamento é um processo iterativo, indicado pela letra K.

4. Algoritmo Apriori 

As regras de associação são a base do algoritmo Apriori. Por exemplo, suponha que alguém que comprou leite, também comprou pão. O grande objetivo desse algorítmo é encontrar associações. O algoritmo Apriori é o mais utilizado em marketing, pois permite a análise de padrões de compra. Se alguém compra leite e pão juntos, por exemplo, mantenha dois itens juntos em um supermercado para promover a venda de ambos. Uma pessoa que vem comprar leite também pode comprar pão, se ambos os bens estiverem juntos. Suporte, Confiança e Elevação são os três termos usados pelo algoritmo Apriori.

Suporte (em termos de leite e pão, por exemplo) = Cliente que comprou leite / número total de clientes.

Confiança do cliente = total de clientes que compraram leite e pão.

Elevação = Confiança / Suporte.

5. Algoritmo da Árvore de Decisão

A árvore de decisão é usada tanto na classificação quanto na regressão. Uma árvore de decisão é uma estrutura semelhante a uma árvore que começa no nó raiz e termina no nó folha, como o nome sugere. O nó interno da árvore de decisão representa um teste de recurso, enquanto o nó folha atua como um rótulo de classe. A árvore de decisão avalia a condição de cada nó antes de prosseguir.

*Esse artigo foi cedido pelo Blog da AutomationEdge Brasil.