Algoritmos de mineração de dados

A mineração de dados é uma campo de estatísticas que aplica diferentes métodos e estratégias para encontrar padrões em grandes quantidades de dados.

Para conseguir isso, use metodologias de estatística, computação, ciência de dados ou programação. Este artigo nós contamos em voz alta 9 algoritmos e técnicas mais usado não mineração de dados Use a mineração de dados para encontrar informações relevantes escondidas nos dados.

A limpeza de dados é uma das partes fundamentais de qualquer ciência de dados ou procedimento de mineração de dados. As informações geralmente vêm de fontes diferentes e muitas delas não são confiáveis. Portanto, esse tipo de metodologia tem como único objetivo a limpeza de informações.

Algumas das técnicas utilizadas neste momento são a detecção de outliers, preparação de dados faltantes ou eliminação de dados redundantes. Depois que os dados estiverem limpos, eles poderão ser preparados para uso por algoritmos estatísticos.

Uma vez limpa a informação, ela precisa ser transformada para se adaptar ao tipo de algoritmo que vamos utilizar. Em muitos casos é importante normalizá-los, ou seja, colocar todos os dados na mesma escala numérica.

Aqui também podemos criar novos recursos combinando recursos pré-existentes ou aplicando algoritmos de redução de dimensão como PCA. (Análise do componente principal).

Finalmente, os dados estão agora preparados para serem usados ​​nos dois algoritmos de mineração de dados a seguir.

QUALQUER Árvores de decisão É uma espécie de algoritmo supervisionado que gera diferentes decisões de forma hierárquica, dividindo os dados em subconjuntos de acordo com suas características. Este tipo de modelo aprendizado de máquina Pode ser usado tanto para problemas de classificação quanto de regressão.

Ele floresta aleatória A floresta aleatória é um algoritmo que pertence aos métodos assembler ( métodos de montagem ), mais especificamente ao método de ensacamento. Esses modelos criam diferentes preditores usando as árvores de decisão que vimos anteriormente.

Dessa forma, ao invés de utilizar uma única árvore de decisão para classificar ou obter um valor de regressão, são utilizadas diversas árvores (dia ou nome da floresta) e realizada uma votação. O resultado com mais votos expira.

Graças a esta metodologia obtêm-se resultados muito mais precisos evitando alguns problemas que o processo de tomada de decisão apresenta, como overfitting ou overfitting do modelo .

As máquinas vetoriais suportam um algoritmo amplamente utilizado em problemas de classificação (também usado para regressão) em aprendizado de máquina e mineração de dados.

Este método visa encontrar um hiperplano que separe as diferentes categorias. Desta forma, quando tivermos um novo ponto, dependendo da área onde ele cai veremos se pertence a uma classe ou outra.

As técnicas de clustering pertencem ao grupo de dois modelos de aprendizagem autônoma e não supervisionada, uma vez que não necessitam de dados de treinamento. As técnicas de agrupamento ou agrupamento consistem em unir pontos de um conjunto de dados em grupos cujas características sejam semelhantes.

São frequentemente utilizados, por exemplo, em marketing para agrupar e segmentar por tipo de cliente. Desta forma você poderá personalizar melhor a publicidade que funcionará para cada pessoa. Clustering é uma das técnicas mais comumente usadas em mineração de dados.

O método de mineração de dados Naive Bayes é baseado em suas previsões e no famoso teorema de Bayes. É um classificador que prima pela independência ou não correlação de características.

Funciona muito bem onde os recursos são completamente independentes. Além disso, também pode ser muito eficaz em problemas multiclasse.

Os exemplos mais próximos são um algoritmo de mineração de dados baseado em uma instância supervisionada.

É um modelo muito simples cujo objetivo é encontrar os pontos do conjunto de dados mais próximos do ponto que queremos prever e classificar esse ponto com base na maioria dos dois pontos que o rodeiam.

As redes Neurais são atualmente os algoritmos mais populares em inteligência artificial e engenharia de dados. Esses modelos utilizam uma rede de neurônios e conexões que imitam a funcionalidade de dois neurônios do nosso sistema nervoso.

Os dados de treinamento são repassados ​​​​na complexa arquitetura de neurônios e conexões e, ao final, comparamos o resultado com os dados de treinamento.

Aqui construímos uma função de erro personalizada que permite à rede otimizar seus parâmetros usando o que é conhecido como retropropagação. Desta forma, são alcançados resultados muito precisos e modelos de análise de dados poderosos.

Se você quiser saber mais você pode visite nosso artigo sobre redes neurais.