O que são algoritmos de machine learning?

Aprender a fazer previsões

Embora algoritmos de ML possam aprender o que são funções, seu principal objetivo é prever como os dados são afetados com a adição de variáveis à equação. A princípio, essas estimativas apresentarão erros, pois máquinas podem usar somente os dados disponíveis a elas.

As funções de machine learning são otimizadas para reduzir o nível de erro das previsões. Com o tempo, os algoritmos ficarão melhores em reduzir a margem de erro.

Variedade nas funções

Os diversos algoritmos de machine learning fazem diferentes suposições acerca das funções e como representá-las. Por isso, o ideal é aplicar diferentes algoritmos ao problema até encontrar aquele que gere o resultado mais preciso.

Como criar algoritmos de machine learning do zero

Criar um algoritmo de machine learning funcional requer tempo e esforço, mas é gratificante após dominar todos os detalhes associados à programação do seu próprio algoritmo.

Se você deseja criar algoritmos de machine learning do zero, recomendamos usar uma rede neural existente como base e as etapas simples a seguir:

Entenda o algoritmo

Primeiro, você precisa decidir qual tipo de algoritmo de machine learning deseja criar. Após decidir, familiarize-se com a estrutura, as capacidades e as limitações do tipo de algoritmo escolhido.

Pesquise o máximo possível

Depois, é hora de consultar os livros (ou o YouTube). Você encontrará muitas informações online e offline.

Recursos tangíveis, como manuais, são ótimos para obter detalhes matemáticos detalhados sobre algoritmos. Mas se preferir conteúdo fácil de digerir e exemplos práticos, recomendamos assistir a vídeos de tutorial ou conferir publicações de blog como esta.

Desmembre problemas grandes em menores

Criar os seus próprios algoritmos de machine learning pode parecer um desafio. Mas é possível facilitar essa tarefa ao dividi-la em partes menores.

Portanto, em vez de tentar desenvolver todo o algoritmo de uma vez, experimente avançar por partes. Por exemplo, antes de treiná-lo com um conjunto de dados, verifique se o algoritmo consegue lê-los. Essa pode ser uma oportunidade de ensiná-lo a lidar com valores nulos ou dados categóricos. Uma abordagem incremental deixa o processo mais fácil de ser assimilado, além de evitar uma depuração demorada mais adiante no processo.

Comece pelo simples

Escolha um conjunto de dados simples e pequeno para executar no algoritmo. Isso facilitará a inserção manual do conjunto no código algorítmico. Sugerimos usar uma porta NAND, uma porta lógica comum que desenvolvedores usam ao criar dispositivos digitais.

Teste o algoritmo na prática

Após realizar alguns testes simples no algoritmo e otimizá-lo, forneça a ele um conjunto de dados real maior. Depois, faça os ajustes necessários para reduzir a margem de erro. Se possível, use dados que já foram analisados por um sistema de ML estabelecido para conseguir avaliar a precisão do novo algoritmo.

Anote tudo.

Por fim, anote tudo aquilo que aprendeu durante o processo. Ao fazer isso, você entenderá melhor o que deu certo e o que pode ser feito para simplificar o processo no futuro.

Vantagens e desvantagens

Existem muitas vantagens e desvantagens em algoritmos de ML. Vamos dar uma olhada em algumas delas para você entender melhor onde e como usar machine learning.

Principais vantagens

1. Pouca ou nenhuma interação é necessária após escrever o algoritmo. Assim que entram em operação, os algoritmos de machine learning podem aprimorar a própria capacidade de análise e fazer previsões sem precisar da intervenção constante da sua equipe.
2. É fácil identificar tendências e padrões. Algoritmos de ML são ótimos em identificar padrões e tendências no comportamento do cliente, como hábitos de compra de e-commerce, sem precisar de auxílio humano.
3. Os algoritmos melhoram à medida que funcionam. Com o tempo, algoritmos de machine learning ficam mais eficazes e precisos por meio da consulta de dados históricos.
4. Eles podem trabalhar com dados complexos. Algoritmos de ML conseguem lidar com dados multidimensionais, podendo trabalhar com grandes conjuntos de dados que incluem uma quantidade enorme de variáveis.
5. É possível aplicá-los a vários serviços. Algoritmos de ML podem ser usados em diversos setores, desde saúde até e-commerce.

Possíveis desvantagens

1. Grandes quantidades de dados para treinar e aprender. Algoritmos de machine learning exigem quantidades enormes de dados imparciais e de alta qualidade para aprender e melhorar.
2. Muito tempo para executar por um longo período. Os algoritmos de ML precisarão de tempo para assimilar, analisar e aprender a partir dos dados. Você também precisará dedicar muitos recursos de computação à tecnologia para que funcione corretamente.
3. Os resultados podem ser difíceis de interpretar. Caso queira que o algoritmo de ML gere resultados fáceis de assimilar, precisará encontrar a fórmula ideal para o caso de uso em questão.
4. O machine learning é suscetível a erros. Embora algoritmos de ML funcionem de maneira autônoma, eles são altamente suscetíveis a erros, especialmente quando o tipo de algoritmo errado é usado ou quando recebem dados de baixa qualidade.

Ao estar ciente das falhas de algoritmos de machine learning, você saberá como usar essa tecnologia revolucionária corretamente para fazer previsões acionáveis a partir dos dados da sua empresa.

Quais são os tipos de algoritmos de machine learning?

Aprendizado supervisionado

No aprendizado supervisionado, fornecemos ao algoritmo um conjunto de dados rotulados que inclui entradas e saídas. O algoritmo tem como tarefa encontrar uma função ou um método de usar as entradas fornecidas para alcançar os resultados desejados.

Após cada rodada de teste, você pode corrigir erros conhecidos para que o algoritmo possa aprender com os próprios erros.

Aprendizado semissupervisionado

No aprendizado semissupervisionado, fornecemos ao algoritmo tanto informações rotuladas como não rotuladas. Dados rotulados incluem tags que ajudam o algoritmo a entender os dados, ao contrário de dados não rotulados.

Ao misturar dados rotulados e não rotulados, você ensina o algoritmo a analisar informações não estruturadas.

Aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço usa processos controlados para acelerar o processo de aprendizado. Você deve fornecer ao algoritmo um conjunto detalhado de parâmetros, ações e valores de notação extensível de dados (EDN).

Essa abordagem é a que mais requer intervenção humana, mas é extremamente eficaz para ensinar o algoritmo a usar processos de análise de tentativa e erro e reduzir erros.

Aprendizado não supervisionado

No aprendizado não supervisionado, fornecemos ao algoritmo dados não rotulados e o deixamos livre para determinar as relações e correlações entre os conjuntos de dados. O algoritmo de machine learning analisa grandes conjuntos de dados por conta própria.

O que são algoritmos evolucionários de machine learning?

Algoritmos evolucionários de machine learning são aplicativos para computador que imitam o comportamento de organismos vivos para solucionar problemas complexos. Eles empregam mecanismos como mutação, recombinação e reprodução.

Enquanto algoritmos de ML tradicionais utilizam tentativa e erro, algoritmos evolucionários usam um processo semelhante à seleção natural.

Após cada rodada de análise, os algoritmos evolucionários eliminam soluções “fracas” da lista de previsões e mantêm as “fortes”. Esse processo busca identificar quais ações são mais prováveis de gerar os resultados desejados.

Algoritmos evolucionários de machine learning oferecem vantagens empresariais importantes, como:

• Maior flexibilidade para lidar com qualquer problema
• Melhor otimização para examinar todas as ações possíveis
• Soluções ilimitadas para inúmeros possíveis problemas

Algoritmos evolucionários são a melhor ferramenta para examinar conjuntos de dados complexos com muitas variáveis. Saiba mais sobre machine learning e as diferenças em relação à inteligência artificial.

Algoritmos de machine learning populares disponíveis

Existem vários algoritmos de machine learning, mas estes são alguns dos mais populares:

• Regressão linear. O modelo estatístico de regressão linear permite prever a relação entre variáveis dependentes e independentes. Por exemplo, você pode usar modelos de regressão linear para estimar como o aumento do orçamento de marketing CPC (custo por clique) afetará os leads, o engajamento ou o ROI (retorno sobre o investimento).
• Regressão logística. Este modelo estatístico é usado para estimar valores binários, como 0 ou 1. A regressão logística pode ajudar a prever a probabilidade de determinado evento ocorrer.
• Algoritmo K-vizinhos mais próximos (KNN). O algoritmo KNN pode ser usado para solucionar problemas de regressão ou de classificação. Quando usado para classificação, o algoritmo KNN classifica novos pontos de dados de acordo com os vizinhos ao redor. O novo caso é atribuído ao grupo que for mais semelhante a ele.
• Algoritmo de árvore de decisão. Esse é um dos algoritmos mais usados devido à sua capacidade de ajudar cientistas de dados a classificar problemas. O algoritmo divide o conjunto de dados em vários grupos homogêneos com base em variáveis e atributos específicos independentes. Em seguida, o algoritmo mapeia esses grupos em um gráfico semelhante a uma árvore invertida.

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