Explorando 11 algoritmos populares de machine learning

Devido à sua simplicidade, a regressão linear se destaca como um algoritmo de machine learning adequado para iniciantes. Ele estabelece relações lineares entre uma variável e uma ou mais outras variáveis. Por exemplo, uma ferramenta imobiliária pode querer rastrear a relação entre o preço da casa (variável dependente) e a metragem quadrada (variável independente). É considerado “supervisionado” porque você precisa fornecer dados rotulados para treiná-lo para fazer essas conexões.

Sua relativa simplicidade o torna muito eficiente ao trabalhar com grandes conjuntos de dados, e o resultado é fácil de interpretar e identifica tendências perspicazes. No entanto, essa mesma simplicidade é também a razão pela qual ele tem problemas para lidar com complexidades. Padrões não lineares podem confundi-lo, e ele pode ser facilmente prejudicado por valores discrepantes. Você também precisa ter cuidado ao escolher as variáveis certas. Caso contrário, a qualidade do resultado poderá ser seriamente diminuída.

Em vez de se concentrarem nas conexões, os algoritmos de regressão logística são usados para tomar decisões binárias, como “spam” ou “não spam” para emails. Ele prevê a probabilidade de uma instância pertencer a uma classe específica usando vários fatores fornecidos. Ele também pode fornecer insights sobre quais fatores influenciam mais o resultado.

Assim como a regressão linear, ele lida bem com grandes conjuntos de dados, mas também apresenta algumas das mesmas falhas. Ele também pressupõe relações lineares, portanto, padrões complexos e não lineares causarão problemas. Se os dados que ele estiver analisando não estiverem equilibrados, isso também poderá criar um desequilíbrio em suas previsões. Por exemplo, se a maioria dos emails que ele estiver examinando forem “não spam”, talvez seja difícil identificar os emails que forem “spam”.

Em vez de fazer previsões, os algoritmos SVM encontram a margem mais ampla entre as classes de dados. Portanto, em vez de prever quais emails são “spam” ou “não spam”, ele basicamente traça uma linha para separar claramente os emails nessas duas categorias.

Como se concentram nos dados mais importantes e evitam ser enganados por detalhes irrelevantes, os algoritmos SVM são ótimos em espaços de alta dimensão. Eles também não serão prejudicados por valores discrepantes e são energeticamente eficientes devido ao seu foco em um subconjunto de pontos de dados. Mas também são computacionalmente caros, e o treinamento pode ser lento. Eles também podem ser difíceis de interpretar devido à sua complexidade, e a escolha dos parâmetros corretos para a função do kernel leva tempo e requer ajustes cuidadosos.

Como o nome sugere, as árvores de decisão seguem uma estrutura semelhante a uma árvore, onde são feitas uma série de perguntas do tipo sim ou não. Pense nisso como um fluxograma, onde você toma decisões até chegar à resposta final. Essa resposta final é a sua previsão. As árvores de decisão são algoritmos versáteis de machine learning supervisionado, usados para resolver problemas de classificação e regressão.

O melhor do algoritmo de árvore de decisão é que ele é fácil de entender. Você pode facilmente seguir a lógica observando cada decisão tomada. Também é muito flexível, capaz de lidar com diferentes tipos de dados e continuar tomando decisões apesar da falta de dados. Infelizmente, também está sujeito a overfitting (sobreajuste) e é muito sensível à ordem e à escolha dos recursos. Ele também pode ter dificuldades com relações intrincadas entre variáveis, tornando-o menos preciso para problemas complexos.

Os algoritmos de vizinho mais próximo aproximado (ANN) e de k-vizinho mais próximo (kNN) estão relacionados à busca de similaridade e são usados no machine learning para finalidades diferentes. O kNN prevê a categoria de um ponto de dados encontrando os pontos mais semelhantes nos dados de treinamento e imitando a votação majoritária de suas categorias.

Em termos mais simples, esses dois algoritmos são projetados para identificar pontos de dados semelhantes, como produtos semelhantes em um site de e-commerce. São algoritmos versáteis que podem lidar com vários tipos de dados sem muito pré-processamento e são excelentes na busca do vizinho mais próximo e na detecção de anomalia. Mas ambos também enfrentam dificuldades à medida que os dados se espalham por muitas dimensões, e pode ser difícil entender como chegaram à decisão.

Os algoritmos de redes neurais, a base da maioria das ferramentas modernas de IA, visam imitar a estrutura do cérebro humano. Eles fazem isso empregando camadas de “neurônios” artificiais interconectados que aprendem por meio do processamento de dados para encontrar padrões neles. As redes neurais são usadas para diversas tarefas, como reconhecimento de padrões, classificação, regressão e agrupamento.

As redes neurais são, de longe, o algoritmo de ML mais poderoso e dominante atualmente, capaz de lidar com uma ampla gama de tarefas, desde reconhecimento de imagens até processamento de linguagem natural. Eles também são extremamente flexíveis e podem aprender automaticamente características relevantes a partir de dados brutos. Podem fazer isso continuamente e, portanto, são adaptáveis a mudanças. Eles também exigem grandes quantidades de dados para treinamento, o que poderá ser um problema se esses dados não existirem. Devido à natureza de caixa preta das redes neurais, pode ser muito difícil entender como elas alcançam suas previsões.

Um algoritmo de agrupamento é um tipo de algoritmo de machine learning não supervisionado que agrupa pontos de dados semelhantes. O objetivo é descobrir estruturas inerentes nos dados sem exigir resultados rotulados. Pense nisso como separar pedras, agrupando-as com base em suas semelhanças de cor, textura ou forma. Esses algoritmos podem ser usados para diversas aplicações, incluindo segmentação de clientes, detecção de anomalia e reconhecimento de padrões.

Como o agrupamento não é supervisionado, os algoritmos não exigem dados rotulados. Eles são ótimos na descoberta de padrões e ajudam na compactação de dados ao agrupar dados semelhantes. Entretanto, a eficácia depende inteiramente de como você define as semelhanças. E compreender a lógica por trás dos algoritmos de agrupamento pode ser um desafio.

A detecção de anomalia (também conhecida como detecção de valores discrepantes) é um processo de identificação de instâncias em um conjunto de dados em que os dados se desviam significativamente do comportamento esperado ou “normal”. Essas anomalias podem assumir a forma de valores discrepantes, novidades ou outras irregularidades. Os algoritmos de anomalia são ótimos para tarefas como as de segurança cibernética, finanças e detecção de fraudes.

Eles não precisam ser treinados com dados rotulados, então podem até ser usados em dados brutos onde as anomalias são raras ou desconhecidas. No entanto, também são muito sensíveis aos limites, portanto, equilibrar falsos positivos e negativos pode ser complicado. A eficácia também depende frequentemente da sua compreensão dos dados subjacentes e dos desafios esperados. Eles podem ser extraordinariamente poderosos, mas quanto mais complexo o algoritmo, mais difícil será entender por que algo pode ter sido sinalizado como uma anomalia.

As florestas aleatórias (ou florestas de decisão aleatória) são métodos de aprendizagem em conjunto usados para classificação, regressão e outras tarefas. Eles trabalham construindo uma coleção de árvores de decisão durante o treinamento. As florestas aleatórias também corrigem o hábito das árvores de decisão de se ajustarem demais ao seu conjunto de treinamento.

Ao usar um grupo de árvores de decisão, as florestas aleatórias conseguem produzir resultados muito mais precisos e robustos, e podem lidar com diversos tipos de dados. São relativamente fáceis de interpretar porque você pode analisar as decisões no nível da árvore individual, mas para decisões mais complexas, pode ser difícil entender como elas chegaram lá. Devido à quantidade de poder de computação necessário, a operação de florestas aleatórias também pode ser cara.

O aumento de gradiente é outra técnica de conjunto poderosa que combina vários aprendizes fracos como árvores de decisão de maneira sequencial para melhorar iterativamente a precisão da previsão. É como ter uma equipe de aprendizes, cada um aproveitando os erros do anterior e levando, em última análise, a um entendimento coletivo mais forte.

Ao combinar várias árvores (ou outro aprendizado), o aumento de gradiente pode lidar com relações complexas com alta precisão e flexibilidade. Eles também são muito robustos contra valores discrepantes, pois são menos suscetíveis à influência de pontos de dados individuais em comparação com outros algoritmos. Porém, assim como as florestas aleatórias, sua operação pode ser muito cara. Também pode levar algum tempo para encontrar os parâmetros ideais que o algoritmo exige para obter os melhores resultados.

Q-learning é um algoritmo de aprendizado por reforço sem modelo, usado para aprender o valor de uma ação em um estado específico. Pense nisso como um agente navegando em um labirinto e aprendendo por tentativa e erro para encontrar o caminho mais rápido até o meio. Essa é a essência do Q-learning, embora de uma forma extremamente simplificada.

O maior benefício dos algoritmos Q-learning é que você não precisa de um modelo detalhado do ambiente, o que o torna muito adaptável. Ele também pode lidar com grandes espaços de estado, por isso é ideal para ambientes complexos com muitos estados e ações possíveis. Isso é ótimo, mas nem sempre é fácil encontrar um equilíbrio entre tentar novas ações e maximizar recompensas conhecidas. Ele também tem um alto custo computacional, e as recompensas precisam ser cuidadosamente dimensionadas para garantir um aprendizado eficaz.

O machine learning rapidamente se tornou uma ferramenta poderosa que impulsiona a inovação e a eficiência em uma ampla variedade de setores. As soluções empresariais estão usando cada vez mais esses algoritmos para resolver problemas complexos, agilizar operações e extrair insights valiosos dos dados. Não é nenhuma surpresa, considerando a profundidade e a variedade que você viu nos 11 algoritmos que abordamos neste post do blog.

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Espero que agora você entenda como os algoritmos de machine learning podem ser variados e importantes e talvez até tenha uma ou duas ideias sobre como usá-los. O mundo do machine learning e da IA só vai crescer e evoluir nos próximos anos, então este é o momento perfeito para começar a se envolver!

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