6 Algoritmos de Machine Learning que você deveria conhecer

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O machine learning é uma área da inteligência artificial cada vez mais presente na nossa rotina. Por meio dela, computadores são “ensinados” a tomar decisões com base na análise de dados. 

Por isso é tão importante compreender o que são os algoritmos de machine learning e quais as funcionalidades que eles têm. Então fique com a gente e saiba tudo.

O que é machine learning?

O machine learning é o termo utilizado para identificar o ramo da inteligência artificial que busca criar sistemas que possam aprender por meio de dados acumulados. Isso abre a possibilidade de computadores aprenderem sem serem obrigatoriamente programados.

O aprendizado de máquina permite que o computador identifique padrões, acumule dados e os utilize para tomar decisões. 

Por mais que pareça distante, isso já é uma realidade e está bem próximo da gente. Conceitos de machine learning estão empregados na caixa de entrada do seu e-mail, por exemplo, com um computador reconhecendo e separando os conteúdos de spam.

Métodos de Machine Learning

Antes de citarmos os seis principais algoritmos de machine learning, é interessante compreender os métodos de aprendizagem de máquina já que eles estão relacionados com os tipos de algoritmos. São eles:

Aprendizagem supervisionada

Neste tipo de aprendizagem o computador será “ensinado”. Será repassado ao modelo uma série de dados rotulados com o intuito de que ele aprenda o que é cada categoria. 

A aprendizagem supervisionada costuma ser utilizada na previsão de eventos futuros.

Aprendizagem não supervisionada

Ao contrário do modelo anterior, neste tipo de aprendizagem busca-se descobrir relações implícitas em um conjunto de dados não rotulados.

É o próprio algoritmo que é responsável por identificar padrões e rotular dados. Trata-se, portanto, de um aprendizado sem intervenção humana. Costuma ser utilizado no reconhecimento de padrões.

Aprendizagem semi-supervisionada

É um método de aprendizagem que mescla características da aprendizagem supervisionada com a da não-supervisionada. 

Nem todos os dados ou nem todas as normas foram formuladas pelo desenvolvedor.

Aprendizagem de reforço

Neste método o computador aprende através de tentativas e erros, por base da construção de experiência. 

Esse método de aprendizagem de máquina foi influenciado pela psicologia comportamental e leva em conta como a recompensa pelo acerto funciona na educação de humanos ou no adestramento de animais.

É bastante comum em games, carros autônomos e na robótica.

O que são algoritmos de machine learning?

Algoritmos para a ciência da informação e a matemática constituem uma sequência de ações que devem ser tomadas para resolver determinado problema. 

Todos os algoritmos de aprendizagem de máquina são algoritmos matemáticos, o que significa que poderíamos resolvê-los no papel, caso não tivéssemos o problema do tempo. Justamente por se tratar de cálculos complexos, usamos os computadores.

Existe uma série de algoritmos que são empregados nos mais diferentes cálculos e previsões. Cada um possui suas vantagens e desvantagens, não existe um algoritmo perfeito para todas as situações.

Principais tipos de algoritmos de machine learning

1 – Regressão

Algoritmos desse tipo são supervisionados. Eles são capazes de encontrar possíveis relações entre diferentes variáveis, ou seja, como uma variável interfere em outras. Para isso é importante entender o conceito de variável dependente e independente.

A variável independente é a que é repassada para o modelo e que espera-se ter influência sobre a variável dependente. Já a variável dependente é a que queremos prever.

Existem subdivisões dentro do algoritmo de regressão. Confira:

Regressão linear

Este algoritmo se utiliza de correlação linear, ou seja, a relação entre duas variáveis. A regressão linear pode realizar previsões. Essas previsões são realizadas com base nos dados históricos.

Esse tipo de algoritmo é utilizado para prever vendas, valorização de bens ou calcular a expectativa de vida de um país.

Regressão logística

Enquanto a regressão linear possui somente uma variável independente, na regressão logística existem várias variáveis independentes, e ela é utilizada para modelar, prever, estimar e classificar.

2 – Classificação

Este tipo de algoritmo é utilizado para categorizar itens seguindo dados rotulados ensinados ao modelo. São algoritmos supervisionados, pois precisam de informações previamente repassadas. 

Com os dados acumulados eles podem classificar itens em diferentes categorias, por exemplo, diferenciar e-mails novos de spam.

3 – Árvores de decisão

Este tipo de algoritmo é composto por uma série de pontos de decisão. Estes pontos são chamados de “nós” e cada um deles apresenta dois caminhos diferentes a depender do resultado da decisão. 

Desse modo, será feita uma pergunta e a resposta obtida (sim ou não) indicará um caminho que poderá levar a novos pontos de decisão.

4 – Naive Bayes

Este algoritmo calcula a probabilidade de um item se enquadrar em uma determinada categoria usando a regra de probabilidade condicional. 

São baseados no teorema de Bayes, criado pelo matemático inglês Thomas Bayes na tentativa de provar a existência de Deus.

Os algoritmos naive bayes são utilizados na classificação de textos e na análise de sentimentos em redes sociais.

Um exemplo prático de uso é a categorização de artigos de jornais por temáticas como cultura, política, saúde e assim por diante.

5 – Ensemble Methods – modelos de predição

Os algoritmos chamados de ensemble learning são supervisionados e, ao contrário dos outros aqui citados, são construídos a partir da junção de dois ou mais algoritmos de machine learning. 

Essa união ocorre para alcançar resultados mais apurados, pois a junção de modelos de predição mais fracos diminui o bias (viés) e a variabilidade do modelo para determinado dado.

É isso o que os torna mais robustos, justamente porque conseguem minimizar as desvantagens individuais de cada modelo.

6 – Algoritmos de agrupamento

Os algoritmos de agrupamento ou clustering, como também são conhecidos, são úteis para buscar e identificar similaridade entre itens. Eles são capazes de separar itens que apresentam similaridades. 

Portanto são interessantes na segmentação de mercado, análise e rotulação de novos dados, além da identificação de comportamentos.

Conclusão

Como apresentado ao longo do texto, o machine learning está inserido na nossa rotina de diversas formas. Por meio dele os computadores “aprendem” por meio de dados como solucionar problemas e fazer previsões. 

O aprendizado da máquina se dá de quatro maneiras diferentes, de modo supervisionado, não supervisionado, semi-supervisionado e de reforço. 

Também foi apresentado os principais tipos algoritmos de machine learning, bem como alguns exemplos de como eles são utilizados. 

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