Tipos de algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning Algorithms)

Introdução

No mundo real, os dados são coletados e armazenados em um banco de dados. Os dados são então analisados para extrair informações úteis. Essas informações são então usadas para tomar decisões. Essas decisões podem ser tomadas por um ser humano ou por um algoritmo. Neste projeto, você aprenderá como usar algoritmos para tomar decisões.

O que são dados previsores e classificadores?

Os dados que usamos para prever algo são chamados de dados previsores. Por exemplo, se quisermos prever se um paciente tem diabete ou não, podemos usar o sexo, a idade, o índice de massa corporal e o histórico médico do paciente como dados previsores. Os dados previsores são também designados por variáveis independentes ou variáveis de entrada.

Os dados que queremos prever são chamados de dados classificadores. Por exemplo, se quisermos prever se um paciente tem diabete ou não, podemos usar o resultado do teste de diabete como dados classificadores. Os dados classificadores são também designados por variáveis dependentes ou variáveis de saída.

Essa é uma das divisões mais importantes em projetos de Data Science. Os dados previsores são usados para prever os dados classificadores. Os dados previsores são usados para treinar o algoritmo. Os dados classificadores são usados para testar o algoritmo.

O que é um algoritmo de aprendizado de máquina?

Imagine a seguinte situação. Você tem um conjunto de dados que contém informações sobre um cliente de um aplicativo de streaming de filmes e series. Logo após a inscrição, o cliente respondeu a uma pesquisa sobre o que ele ou ela gosta de assistir. O aplicativo de streaming de filmes e series usa essas informações para recomendar filmes e series para o cliente. O aplicativo de streaming de filmes e series usa um algoritmo de aprendizado de máquina para fazer essas recomendações. Quanto mais informações você fornecer, melhor sera o resultado.

O que é um algoritmo de aprendizado supervisionado?

Com um algoritmo de aprendizado supervisionado, você treina o algoritmo com dados previsores e dados classificadores. O algoritmo aprende a relação entre os dados previsores e os dados classificadores. Em seguida, você pode usar o algoritmo para prever os dados classificadores para novos dados previsores.

O que é um algoritmo de aprendizado não supervisionado?

Com um algoritmo de aprendizado não supervisionado, você treina o algoritmo apenas com dados previsores. O algoritmo não sabe quais dados classificadores correspondem aos dados previsores. Em seguida, você pode usar o algoritmo para agrupar os dados previsores em grupos. Por exemplo, você pode usar um algoritmo de aprendizado não supervisionado para agrupar clientes em grupos com base em seus hábitos de consumo.

O que é um algoritmo de aprendizado por reforço?

Com um algoritmo de aprendizado por reforço, você treina o algoritmo com dados previsores e dados classificadores. O algoritmo aprende a relação entre os dados previsores e os dados classificadores. Em seguida, você pode usar o algoritmo para prever os dados classificadores para novos dados previsores. A diferença entre um algoritmo de aprendizado supervisionado e um algoritmo de aprendizado por reforço é que o algoritmo de aprendizado por reforço recebe uma recompensa ou uma punição para cada ação que ele toma. O algoritmo de aprendizado por reforço aprende a relação entre os dados previsores e os dados classificadores com base na recompensa ou punição que ele recebe.

O que é um algoritmo de aprendizado profundo?

Um algoritmo de aprendizado profundo é um algoritmo de aprendizado supervisionado que usa uma rede neural artificial. Uma rede neural artificial é um algoritmo que imita o funcionamento do cérebro humano. Uma rede neural artificial é composta por várias camadas. Cada camada é composta por vários neurônios. Cada neurônio é composto por várias entradas e uma saída. Cada neurônio tem um peso para cada entrada. O peso de uma entrada é um número que representa a importância dessa entrada para o neurônio. O peso de uma entrada é ajustado durante o treinamento do algoritmo. O algoritmo de aprendizado profundo usa esses pesos para prever os dados classificadores para novos dados previsores.

Redes neurais não e algo que eu tenha muito domínio ainda, então irei estudar mais antes de escrever sobre. Você pode aprender mais sobre elas aqui.

O que é um algoritmo de aprendizado de máquina?

Enfim, o que é um algoritmo de aprendizado de máquina? Um algoritmo de aprendizado de máquina é um algoritmo que usa dados previsores e dados classificadores para prever os dados classificadores para novos dados previsores. Um algoritmo de aprendizado de máquina pode ser um algoritmo de aprendizado supervisionado, um algoritmo de aprendizado não supervisionado, um algoritmo de aprendizado por reforço ou um algoritmo de aprendizado profundo. Cada algoritmo de aprendizado de máquina tem suas vantagens e desvantagens. Você deve escolher o algoritmo de aprendizado de máquina certo para o seu projeto de Data Science.

Lembre-se de que o aprendizado de máquina é um processo iterativo. Você deve testar vários algoritmos de aprendizado de máquina e ajustar os parâmetros de cada algoritmo para obter o melhor resultado possível.

Machine Learning vs Deep Learning

Muito se fala sobre Machine Learning e Deep Learning, mas o que é a diferença entre eles?

Machine Learning é um subcampo da Inteligência Artificial que fornece aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados.

Deep Learning é um subcampo da Machine Learning que usa redes neurais profundas para prever os dados classificadores para novos dados previsores. Uma rede neural profunda é uma rede neural artificial que tem várias camadas. Cada camada é composta por vários neurônios. Cada neurônio é composto por várias entradas e uma saída. Cada neurônio tem um peso para cada entrada. O peso de uma entrada é um número que representa a importância dessa entrada para o neurônio. O peso de uma entrada é ajustado durante o treinamento do algoritmo. O algoritmo de aprendizado profundo usa esses pesos para prever os dados classificadores para novos dados previsores.

Mas e o que é Inteligência Artificial?

Hoje em dia um dos assuntos mais comentados e o de Inteligência Artificial. Mas o que é Inteligência Artificial? Inteligência Artificial é a capacidade de um computador de imitar o comportamento humano. Um computador pode ser inteligente se ele pode resolver problemas e tomar decisões como um ser humano. Um computador pode ser inteligente se ele pode aprender com seus erros e melhorar seu desempenho com o tempo. Um computador pode ser inteligente se ele pode prever os dados classificadores para novos dados previsores.

Mas nunca se esqueça que você é o mais inteligente de todos, e que a IA é apenas uma ferramenta para nos ajudar a resolver problemas.

IA é um campo muito amplo, e que eu ainda estou estudando. Mas você pode ter uma breve introdução sobre ela aqui.

Isso é apenas uma introdução sobre o assunto, e que eu ainda estou estudando. Mas espero que tenha ajudado a esclarecer algumas dúvidas sobre o assunto.

Se você tiver alguma dúvida, ou quiser acrescentar algo, fique a vontade para comentar.

Até a próxima!