Algoritmos de aprendizado de máquina

No mundo da inteligência artificial, mais especificamente do aprendizado automático ou mais conhecido como aprendizado de máquina, existe um grande número de métodos e algoritmos estatísticos.

Conhecê-los todos e saber quando e como usá-los é tarefa de engenheiros de aprendizado de máquina ou cientistas de dados.

Este artigo apresenta uma introdução aos diferentes tipos de algoritmos de aprendizado de máquina, explicando brevemente em que consiste cada um.

Fique e descubra!

Dentro do aprendizado de máquina encontramos 4 tipos principais de modelos dependendo da forma como o sistema é treinado.

Na aprendizagem supervisionada, o sistema é treinado usando dados rotulados. Por exemplo, se estivermos treinando um sistema de classificação de imagens teremos que rotular cada uma delas dizendo que tipo de imagem é.

O modelo aprende a prever dados de saída a partir de diferentes características de entrada, também conhecidas como características . Neste tipo de aprendizagem podemos distinguir entre classificadores e regressores.

O objetivo do aprendizado não supervisionado é descobrir estruturas e padrões ocultos em um conjunto de dados. Ao contrário da aprendizagem supervisionada, estes métodos não são aplicados a problemas de regressão ou classificação, uma vez que não existem dados sobre os resultados de saída.

Alguns desses algoritmos são algoritmos de agrupamento ou mais conhecidos como clustering. Um exemplo é o agrupamento K-means.

Algoritmos semissupervisionados fazem uso da combinação de aprendizado não supervisionado e supervisionado para melhorar o poder de previsão.

Em diversos problemas foi comprovado que, se utilizarmos um grande conjunto de dados não rotulados juntamente com uma pequena quantidade de dados rotulados, os resultados melhoram consideravelmente.

Aprendizagem reforçada ou mais conhecida em inglês como aprendizagem por reforço É um sistema de aprendizagem onde um agente aprende em um ambiente simulado por tentativa e erro, aplicando um sistema de recompensa.

Quando o agente realiza uma ação correta, ele recebe uma recompensa. Por outro lado, quando ela comete um erro, ela é penalizada.

O objetivo de aprendizagem por reforço é maximizar a função de recompensa para que o sistema aprenda a executar ações que lhe darão um maior número de recompensas.

A seguir mostramos os tipos de aprendizado de máquina mais utilizados no setor de inteligência artificial.

Os algoritmos de classificação visam classificar uma instância em uma classe específica. Por exemplo, nas transações bancárias, existem sistemas antifraude cuja função é classificar uma transação como fraudulenta ou segura.

Como vemos, a classificação é de dados discretos e pode ser binária ou multiclasse. Um exemplo de classificação multiclasse seria um modelo capaz de classificar imagens de frutas em seus rótulos correspondentes: bananas, kiwis, maçãs, peras ou pêssegos.

A regressão visa mapear uma função contínua, com resultados de saída contínuos. Um exemplo seria um modelo de aprendizado de máquina que gostaria de prever a temperatura exata da próxima semana com base nos dados da semana atual.

Os resultados de saída deste modelo podem ser números exatos ou números decimais. Portanto, esse algoritmo seria uma regressão.

Algoritmos de aprendizado profundo são um tipo especial de aprendizado de máquina que usa arquiteturas de redes neurais profundas. Essas redes neurais são compostas por neurônios, conexões entre eles e diferentes camadas.

Esses tipos de algoritmos são aqueles usados ​​para os problemas mais complexos de inteligência artificial, como direção autônoma ou geração de texto.

Algoritmos de clustering são métodos não supervisionados que visam agrupar dados em vários grupos com base em suas características. Por exemplo, poderíamos gerar agrupamentos a partir das características de um grupo de flores.

Os mais semelhantes, que pertencem à mesma espécie ou a espécies muito semelhantes, serão encontrados dentro do mesmo grupo.

Esses algoritmos usam diferentes métricas matemáticas de distância para inferir o quão longe ou perto cada ponto está.

É um tipo de algoritmo supervisionado que usa decisões ou regras para dividir o espaço de preditores agrupando instâncias com valores de recursos semelhantes.

Neste algoritmo, os valores ou limites que determinam se uma instância pertence a um grupo ou outro são otimizados. Esses tipos de métodos podem ser usados ​​tanto para problemas de classificação quanto para problemas de regressão.

Algoritmos de aprendizagem preguiçosos são aqueles que não possuem fase de treinamento. A inferência dos dados de teste é feita diretamente no conjunto de dados de treinamento.

O exemplo mais popular de algoritmos baseados em aprendizagem preguiçosa são os K-vizinhos mais próximos.

Existem vários algoritmos no campo da inteligência artificial. Para saber qual utilizar é importante entender as vantagens e desvantagens de cada um, além de entender perfeitamente o problema a ser resolvido.

No entanto, às vezes teremos que experimentar modelos diferentes para ver qual funciona melhor com nosso conjunto de dados.

Outro fator que nos ajudará a decidir por um método ou outro é a experiência que temos no mundo do aprendizado de máquina. Ao longo dos anos, criando múltiplos modelos para diferentes objetivos, adquiriremos a experiência necessária para saber a priori qual poderá ser o algoritmo mais adequado.