Neste post, vamos dar uma olhada nos algoritmos de aprendizado de máquina mais comuns e explicá-los em poucas palavras. Isso ajudará você a entender como eles funcionam e quando usá-los.
Os algoritmos de aprendizado de máquina são amplamente usados nos negócios e na ciência para fazer previsões ou recomendações.
Se você está trabalhando com dados ou planeja trabalhar com dados no futuro, então você precisa saber sobre máquinas algoritmos de aprendizagem. Mas não se preocupe, você não precisa ser um matemático genial para entendê-los!
Nesta postagem do blog, detalharemos 11 dos algoritmos de aprendizado de máquina mais comuns e os explicaremos em poucas palavras. Então, se você está apenas começando em ciência de dados ou você é um engenheiro experiente, continue lendo para um curso intensivo sobre algoritmos de aprendizado de máquina.
Se você é como a maioria dos profissionais de ciência de dados, está sempre procurando maneiras novas e inovadoras de melhorar seus modelos de aprendizado de máquina. Mas com tantos algoritmos diferentes para escolher, pode ser difícil saber por onde começar.
Nesta postagem do blog, veremos onze dos algoritmos de aprendizado de máquina mais comuns e explicaremos como eles funcionam em poucas palavras.
Armado com esse conhecimento, você poderá escolher o algoritmo certo para a tarefa em mãos e começar a construir modelos melhores mais rapidamente.
11 algoritmos de aprendizado de máquina mais comuns em 2024
1. Regressão Linear
é o algoritmo de aprendizado de máquina mais comum. É usado para modelar uma relação entre uma variável dependente (y) e uma ou mais variáveis independentes (x). O objetivo é encontrar a linha de melhor ajuste que minimize o erro entre os valores previstos e os valores reais.
A regressão linear é um método de aprendizado estatístico simples e amplamente utilizado. Modelos de regressão linear são usados para descrever relacionamentos entre variáveis ajustando uma linha aos dados. Esses modelos são populares porque são fáceis de entender e interpretar e podem ser aplicados a uma ampla variedade de dados.
A regressão linear é uma ferramenta poderosa para entender as relações entre as variáveis, mas tem limitações. Os modelos lineares fazem suposições sobre os dados que podem não ser verdadeiras e podem ser enviesadas por discrepâncias. Além disso, modelos lineares não podem capturar relações não lineares entre variáveis.
Apesar dessas limitações, a regressão linear ainda é uma ferramenta valiosa para a compreensão dos dados. Neste tutorial, aprenderemos sobre regressão linear e como construir modelos lineares em R. Também aprenderemos sobre algumas das limitações da regressão linear e como superá-las.
2. Regressão Logística
é semelhante à regressão linear, mas é usada quando a variável dependente é binária (1 ou 0). O objetivo é encontrar a linha de melhor ajuste que maximize a probabilidade da previsão correta.
A regressão logística é semelhante à regressão linear, mas as previsões feitas pela regressão logística não são contínuas. Em vez disso, eles são dicotômicos, o que significa que existem apenas dois resultados possíveis.
Por exemplo, um modelo de regressão logística pode ser usado para prever se um e-mail é spam, com base em determinadas palavras que aparecem no e-mail.
A regressão logística é uma ferramenta poderosa, mas não é isenta de limitações. Uma das maiores limitações é que ele só pode ser usado para prever resultados dicotômicos. Em outras palavras, ele só pode prever se um evento ocorrerá ou não, não a probabilidade de ocorrer.
Outra limitação da regressão logística é que ela assume que todas as variáveis são independentes umas das outras.
Isso nem sempre é o caso em conjuntos de dados do mundo real. Apesar de suas limitações, a regressão logística é uma técnica estatística amplamente utilizada e pode ser muito útil na predição de eventos.
3. Suporte a Máquinas de Vetor
são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina linear. Eles são usados tanto para classificação quanto para regressão. O objetivo é encontrar o hiperplano que maximize a margem entre as duas classes.
As máquinas de vetor de suporte (SVMs) são um tipo de algoritmo de aprendizado supervisionado que pode ser usado para tarefas de classificação e regressão. SVMs são uma escolha popular para tarefas de aprendizado de máquina devido à sua capacidade de produzir resultados precisos com relativamente poucos dados.
Os SVMs funcionam mapeando dados em um espaço de alta dimensão e, em seguida, localizando um hiperplano que melhor separa os dados em classes. Este hiperplano é então usado para fazer previsões sobre novos dados.
Os SVMs também são eficazes nos casos em que os dados não são separáveis linearmente. Nesses casos, os SVMs podem usar um truque do kernel para transformar os dados para que se tornem linearmente separáveis. Os kernels comuns usados com SVMs incluem o kernel Radial Basis Function (RBF) e o kernel polinomial.
Os SVMs têm várias vantagens em relação a outros algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo:
– A capacidade de produzir resultados precisos com relativamente poucos dados
– A capacidade de trabalhar com dados que não são linearmente separáveis
– A capacidade de usar kernels para transformar os dados para que se tornem linearmente separáveis
Os SVMs também têm algumas desvantagens, incluindo:
– A necessidade de ajuste cuidadoso de hiperparâmetros
– O potencial de overfitting se os dados não forem suficientemente grandes
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4. Classificadores Naive Bayes
são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usado para classificação e regressão. Eles são baseados no teorema Bayesiano e fazem previsões usando uma abordagem probabilística.
Como vimos, o classificador ingênuo Bayes é uma ferramenta de classificação muito simples e poderosa. A ideia chave por trás do classificador é encontrar um conjunto de pesos que possam ser usados para distinguir entre duas classes.
Para fazer isso, precisamos primeiro encontrar um conjunto de recursos que sejam úteis para discriminar entre as duas classes.
Depois de encontrar esses recursos, podemos usá-los para treinar um classificador. O classificador ingênuo Bayes é uma ferramenta muito popular para classificação e é frequentemente usado em aplicações de aprendizado de máquina.
A principal vantagem do classificador Bayes ingênuo é que ele é muito simples de implementar e também muito rápido de treinar. O classificador também é muito robusto a ruídos e outliers. No entanto, o classificador tem algumas desvantagens.
Primeiro, o classificador faz uma forte suposição sobre a independência das características. Essa suposição geralmente não é verdadeira na prática e pode levar a um desempenho ruim. Em segundo lugar, o classificador ingênuo de Bayes não se adapta bem a grandes conjuntos de dados.
Isso ocorre porque o classificador precisa calcular as probabilidades de todos os recursos no conjunto de dados, o que pode consumir muito tempo. Finalmente, o classificador Bayes ingênuo pode ser tendencioso se os dados de treinamento não forem representativos dos dados de teste.
5. Árvores de Decisão
são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usado para classificação e regressão. O objetivo é encontrar a árvore de decisão que minimize o erro.
As árvores de classificação são usadas para prever um rótulo de classe (por exemplo, tipo de animal, tipo de carro).
As árvores de regressão são usadas para prever um valor numérico (por exemplo, preço, temperatura).
As árvores de classificação e regressão são criadas treinando um algoritmo em um conjunto de dados. O algoritmo procura padrões nos dados e usa esses padrões para criar uma árvore.
A árvore é então usada para fazer previsões sobre novos dados. Por exemplo, se você tiver uma árvore de classificação que prevê o tipo de animal com base em suas características, você pode usar a árvore para prever o tipo de animal para um novo ponto de dados (por exemplo, um animal desconhecido).
Para fazer previsões, o algoritmo simplesmente segue o caminho da árvore desde a raiz até as folhas. A previsão final é feita pela maioria dos votos das folhas (para árvores de classificação) ou pela média dos valores das folhas (para árvores de regressão).
As árvores de decisão são um poderoso ferramenta para resolver problemas, mas não são perfeitos. Uma desvantagem das árvores de decisão é que elas podem superajustar os dados de treinamento.
Isso significa que a árvore pode não generalizar bem para novos dados e pode não ser precisa. Para evitar o overfitting, é importante usar uma boa estratégia de validação cruzada ao treinar sua árvore de decisão.
6. Florestas Aleatórias
são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usado para classificação e regressão. O objetivo é encontrar a floresta que minimiza o erro.
Florestas aleatórias são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usado para tarefas de classificação e regressão. Esse algoritmo funciona criando um conjunto de árvores de decisão, cada uma delas treinada em um subconjunto aleatório dos dados.
A previsão final é então feita pela média das previsões de todas as árvores de decisão individuais. Essa abordagem tem várias vantagens em relação a outros algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo precisão aprimorada e redução de overfitting.
Florestas aleatórias são uma ferramenta poderosa para tarefas de classificação e regressão. Eles têm a capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados com muitos recursos e também podem ser usados para melhorar a precisão de outros algoritmos de aprendizado de máquina.
Além disso, as florestas aleatórias são relativamente fáceis de usar e interpretar, o que as torna uma boa opção para muitas aplicações.
7. Máquinas de aumento de gradiente
são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usado para classificação e regressão. O objetivo é encontrar a máquina que minimiza o erro.
As máquinas de aumento de gradiente são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina que pode ser usado para criar modelos preditivos. O algoritmo funciona construindo modelos sequencialmente e, em seguida, combinando-os para criar um modelo final.
A vantagem dessa abordagem é que ela pode ajudar a reduzir o overfitting, uma vez que cada modelo individual tem menos probabilidade de overfit nos dados.
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8. Redes Neurais
são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usado para classificação e regressão. O objetivo é encontrar a rede neural que minimiza o erro.
As redes neurais são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usado para modelar padrões complexos em dados. As redes neurais são semelhantes a outros algoritmos de aprendizado de máquina, mas são compostas por um grande número de nós de processamento interconectados, ou neurônios, que podem aprender a reconhecer padrões de dados de entrada.
As redes neurais são comumente usadas para tarefas como reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala e tradução automática.
As redes neurais são uma ferramenta poderosa para aprendizado de máquina, mas também são algoritmos complexos que podem ser difíceis de entender e ajustar. Neste post, apresentaremos alguns dos fundamentos das redes neurais e como elas funcionam.
9. Agrupamento K-means
é um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usado para classificação e regressão. O objetivo é encontrar as k-médias que minimizem o erro.
O agrupamento K-means é um tipo de aprendizado não supervisionado, que é usado quando você tem dados não rotulados (ou seja, dados sem categorias ou grupos definidos). O objetivo deste algoritmo é encontrar clusters nos dados, com o número de clusters representado pela variável K.
O algoritmo funciona atribuindo cada ponto de dados a um cluster e, em seguida, encontrando iterativamente o centroide de cada cluster. Este processo é repetido até que os clusters não mudem mais.
10. Redução de Dimensionalidade
é um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usado para classificação e regressão. O objetivo é encontrar a dimensão reduzida que minimiza o erro.
Existem muitas maneiras de realizar a redução de dimensionalidade. O método mais comum é a Análise de Componentes Principais (PCA).
PCA é uma transformação linear que transforma os dados em um novo sistema de coordenadas, de modo que a maior variação por alguma projeção dos dados venha a ficar no primeiro eixo, a segunda maior variação no segundo eixo e assim por diante.
Outros métodos populares para redução de dimensionalidade incluem análise discriminante linear (LDA), mapeamento Sammon, fatoração de matriz não negativa (NMF), dimensionamento multidimensional (MDS), isomap, incorporação linear local (LLE) e codificadores automáticos.
A redução de dimensionalidade é frequentemente usada como uma etapa de pré-processamento para algoritmos de aprendizado de máquina. Ele pode ajudar a melhorar o desempenho desses algoritmos, reduzindo o ruído nos dados e tornando os padrões mais fáceis de detectar.
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11. Aprendizagem por reforço
é um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usado para classificação e regressão. O objetivo é encontrar o reforço que minimiza o erro.
O aprendizado por reforço é um tipo de aprendizado de máquina que permite que os agentes aprendam com seu ambiente por tentativa e erro. Os agentes recebem recompensas por concluir determinadas tarefas, o que os incentiva a aprender como concluir essas tarefas com eficiência.
O aprendizado por reforço tem sido aplicado a uma variedade de domínios de problemas, incluindo robótica, jogos e sistemas de controle.
Links Rápidos:
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Conclusão: Algoritmos de Aprendizado de Máquina 2024
Em conclusão, aprendizado de máquina algoritmos são um estudo fascinante e têm muitas aplicações práticas. Embora este artigo tenha apenas arranhado a superfície desses algoritmos complexos, esperamos que agora você tenha uma compreensão básica de como eles funcionam.
Se você quiser saber mais sobre aprendizado de máquina ou qualquer outra área da ciência da computação, não hesite em nos contatar.
Estamos sempre felizes em ajudar os cientistas de dados iniciantes a aprender mais sobre esse campo empolgante!
