O aprendizado de máquinas é o último avanço no campo das ciências da computação que utiliza metodologias com conhecimento tecnológico para melhorar o desempenho empresarial. Os algoritmos de aprendizado de máquina, sendo relativamente novos, estas técnicas estão em constante iteração para melhorar a experiência do usuário. As contínuas atualizações e desenvolvimentos não apenas sobrecarregam os novatos, mas também desafiam os especialistas a acompanharem os novos avanços.

Baseado em expressões matemáticas, o algoritmo de aprendizagem de máquinas oferece insights centrados em dados sobre um problema ou barreira. Considere o seguinte exemplo que demonstra perfeitamente o uso e a aplicação do algoritmo de aprendizagem de máquinas:

Como empresário, se você quer prever suas vendas futuras, então você precisa reunir dados relacionados a vendas anteriores e outros fatores relevantes, tais como descontos sazonais, persona do consumidor, e economia mundial. Um algoritmo de aprendizado de máquina utilizará todas as informações e preverá a taxa de vendas nos próximos anos, ao mesmo tempo em que identificará elementos que podem dificultar o processo. Uma vez que as estimativas são baseadas em dados; assim, a precisão é 99% garantida,

Da mesma forma, a organização empresarial ou fabricante pode identificar falhas de equipamento, vida útil e proficiência de ferramentas, utilizando algoritmos de aprendizagem de máquinas.

A seguir, identificamos seis técnicas de aprendizagem de máquinas que constroem a base para a aprendizagem de máquinas. As descrições fáceis de entender e os exemplos relevantes oferecem a máxima aderência ao assunto e garantem a perfeição. Também ajudará a melhorar as habilidades e construir uma base sólida para novos avanços.

1. Regressão

Baseia-se nos princípios básicos da física que ajudam a prever o futuro com base em dados atuais. Também ajuda a encontrar a correlação entre duas variáveis para definir a relação causa-efeito. Você pode traçar um gráfico com base nestas variáveis e fazer da previsão uma saída contínua, com base na variável preditor.

Entretanto, há várias formas de regressão, começando do linear ao complexo, cálculo de dados polinomiais, e representação. Você deve sempre começar do básico, o que significa dominar a regressão linear e depois passar para formas complexas.

Os exemplos comuns de regressão linear são:

Previsão do tempo
Previsão das tendências do mercado
Identificação de riscos potenciais

2. Classificação

O método define um valor de classe com base nos dados de entrada. Ele lhe dará previsões definitivas de uma determinada ação. Por exemplo, ele lhe dirá se o visitante se tornará ou não um cliente.

Entretanto, a classificação não se baseia apenas em duas categorias, mas múltiplas devido a seu cálculo de probabilidade. Por exemplo, pode ajudá-lo a determinar se a imagem dada contém uma flor ou uma folha; o método de classificação lhe dará três resultados prováveis: 1) flor, 2) folha, 3) nenhum.

O exemplo acima discutido é baseado na classificação logística, que é a mais fácil de todas. Uma vez que você se sobressaia, você pode aprimorar suas habilidades em classificações não lineares.

3.  Clustering

É uma técnica de aprendizagem de máquina sem supervisão, na qual os traços similares são usados para fazer uma previsão, em vez de dados passados. O algoritmo usa pistas visuais para projetar uma solução. K-Means é o método mais popular de agrupamento da entrada, que permite definir o valor de K e categorizar os dados com base no valor de K.

Considere o exemplo de construção eficiente em termos de energia que discutimos acima. Agora para agrupar um edifício semelhante, você precisa definir o valor de K (que supomos ser 2) e inserir as variáveis, tais como equipamentos plug-in, unidades de refrigeração, um gás doméstico (fogões), e gás comercial (unidades de aquecimento).

Como o valor de K é 2, haverá dois conjuntos: edifícios eficientes e edifícios ineficientes com base nas variáveis definidas.

4. Redução da dimensionalidade

É o processo de redução de variáveis aleatórias ao mesmo tempo em que se categorizam os dados. Quanto maior o número de variáveis, mais complexos serão os resultados, dificultando a sua consolidação.

A seleção e extração de características são o núcleo da redução da dimensionalidade na aprendizagem da máquina. Ela permite que você desista de variáveis irrelevantes. Por exemplo, se você tiver que prever o risco de ganho de peso em um grupo de pessoas, você não gostaria de medir dados com base em suas roupas; no entanto, o estilo de vida é um fator prejudicial, que pode ser omitido.

O exemplo mais comum de redução dimensional é o processo de classificação de e-mails usado para classificar os e-mails de spam. Normalmente, ele usa um grande número de variáveis como títulos de e-mail, conteúdo e o modelo do e-mail, entre outras variáveis. Mas há chances de que o algoritmo possa sobrepor certos fatores que podem afetar a saída. Assim, para fazer suposições precisas, o software incorpora a Redução de Dimensão para mitigar as chances de repetição e fornecer resultados precisos.

5. Método Ensemble

É uma técnica para empilhar dados usando variáveis de predição de vários modelos. Portanto, ele combina vários modelos de previsão para formar um resultado preditivo altamente preciso e otimizado. O método é usado para tomar decisões ao mesmo tempo em que considera vários fatores.

Por exemplo, você planeja comprar um imóvel no centro da cidade, o método de conjunto irá prever sua resposta com base em vários fatores, como tipo de propriedade, valor, economia, metas de investimento de longo prazo e condições econômicas. O método é usado para encontrar a resposta mais precisa a um problema em vários cenários. Assim, você pode mudar o valor de cada variável a cada vez para prever os resultados ou respostas.

O algoritmo Random Forest é um exemplo típico de métodos de conjunto que combinam várias árvores de decisão com base em múltiplos conjuntos de dados. Devido ao qual o resultado preditivo é de muito melhor qualidade em comparação com as estimativas de uma única árvore de decisão.

Um único algoritmo de aprendizagem da máquina pode ser preciso em uma determinada situação, mas o resultado pode se tornar extremamente incorreto em um cenário diferente. Assim, para minimizar tais imprecisões, os cientistas de dados utilizam o método de conjunto para uma previsão mais corretiva: Kaggle, um portal de competição on-line ML, incorporou o Ensemble Method para pontuar os participantes.

6.  Redes Neurais e Aprendizagem Profunda

Ao contrário dos modelos lineares, a rede neural é baseada em um padrão de dados complexo e divisional. Ela compreende várias camadas de um parâmetro para fornecer uma saída única e precisa. Entretanto, o modelo ainda é baseado em regressão linear, mas usa múltiplas camadas ocultas; portanto, chamada rede neural.

O termo Aprendizagem Profunda indica o complexo conhecimento necessário para resumir esses múltiplos parâmetros. A técnica ainda está em seu estágio de desenvolvimento, o que torna difícil manter-se atualizado com os últimos avanços.

Os cientistas de dados com experiência em aprendizagem profunda requerem unidades de processamento gráfico de alto nível para processar grandes pedaços de dados. Portanto, estas técnicas são altamente bem-sucedidas em gêneros relacionados a visuais, áudio e vídeo.

Conclusão

Aqui discutimos apenas as seis técnicas mais comuns de aprendizagem de máquinas que todo iniciante deve estar ciente. À medida que progredir, você será capaz de superar os métodos mais complexos de ML implementados para obter resultados precisos.

Este artigo serve como ponto de partida para desenvolver seu conhecimento básico do ramo mais avançado da ciência da computação. Com o desenvolvimento futuro, você será apresentado a elementos intrincados, tais como métricas de qualidade e validação cruzada, para citar alguns.

Como cientista de dados, sua jornada é contínua devido às novas invenções e às últimas tecnologias do campo. Portanto, fique atento para futuras atualizações!