Algoritmos de machine learning: saiba tudo sobre

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Tempo estimado de leitura: 5 minutos

Já parou para imaginar como seria se as máquinas tivessem autonomia e raciocínio próprio? Embora a ficção científica ainda explore muito esse imaginário, essa realidade não está distante. Já podemos percebê-la através dos algoritmos de machine learning, por exemplo.

Na verdade, os avanços da inteligência artificial permitem o desenvolvimento de máquinas cada vez mais eficientes, apresentando uma capacidade de raciocínio similar ao humano.  

Dentro desse contexto, destacam-se os algoritmos de machine learning, responsáveis por educar e treinar as máquinas para que elas mesmas consigam chegar aos resultados desejados. Mas como isso funciona? Continue a leitura e entenda um pouco mais sobre essa vertente da inteligência artificial! 

Qual é o conceito de machine learning?

O machine learning, ou “aprendizado de máquina” em tradução livre, é uma vertente da inteligência artificial que consiste em educar a máquina para que ela execute funções seguindo um raciocínio similar ao pensamento humano, a fim de que ela consiga tomar suas próprias decisões. Isto é, o machine learning busca automatizar o sistema. 

Para isso, utiliza-se uma grande quantidade de dados, criando padrões, relações ordenadas e conexões. E, então, com uma análise baseada na observação, experiência e instrução, é possível disciplinar a máquina para que ela execute funções específicas e complexas, produzindo resultados precisos e confiáveis sem precisar da intervenção humana para direcionar o processo ou tomar as decisões.

O que é um algoritmo de machine learning?

Por sua vez, só é possível educar a máquina por meio dos algoritmos de machine learning. Em poucas palavras, os algoritmos de machine learning são sequências ordenadas de regras, comandos e instruções. Ao combinar os algoritmos com dados, chegam a certo resultado.

Nesse sentido, os algoritmos de machine learning têm duas principais classificações:

  • Aprendizagem supervisionada: os algoritmos de machine learning supervisionados são aqueles que precisam ser intermediados pelo homem para controlar os dados. Nesse caso, já há a introdução de um resultado correto (exemplos de rótulos), ou seja, o algoritmo já recebe os dados específicos para executar determinada função.
  • Aprendizagem não supervisionada: nesse caso, não há a introdução de dados rotulados, então o sistema não tem a resposta certa. Assim, o algoritmo de machine learning não supervisionado tem resultados variáveis e imprevisíveis, criando novos padrões e filtros.
A imagem contém uma programadora trabalhando com algoritmos para machine learning.
Profissionais da área de Inteligência Artificial trabalham com algoritmos de machine learning.

Quais são os algoritmos de machine learning?

Entre os principais algoritmos de machine learning, destacam-se:

  • Árvore de decisão: é um método que utiliza um gráfico, um modelo de decisões ou um fluxograma, contando com possíveis consequências e resultados. Assim, tem como objetivo prever uma infinidade de possíveis eventos e encontrar as melhores regras e respostas. 
  • Regressão linear: é um algoritmo de machine learning usado para prever algum resultado com base em dados históricos. Como o próprio nome sugere, é traçada uma linha reta para analisar a relação entre os dados de duas ou mais variáveis. Além disso, o resultado da regressão linear será sempre um dado numérico.
  • Regressão logística: esse tipo de algoritmo de machine learning trabalha com questões de estatística e probabilidade, lidando com problemas de classificação. Para isso, a regressão logística calcula as variáveis para, então, classificá-las da melhor forma. Ao contrário da regressão linear, a regressão logística forma um padrão em S e apresenta valores no intervalo de 0 a 1. 
  • Algoritmos de agrupamento (Clustering): nesse caso, é um método utilizado para agrupar os dados de acordo com suas características em comum, tendo uma descrição baseada em atributos e valores.
  • Naive Bayes: é um algoritmo de machine learning que não considera a relação entre as variáveis, utilizando também uma pequena quantidade de dados para fazer as classificações. Normalmente, uma utilização é para categorizar textos. Por exemplo, tendo como base a frequência das palavras, esse algoritmo consegue identificar se determinado email é spam ou não.

Como avaliar algoritmos de machine learning?

Para obter bons resultados e previsões, é preciso escolher estrategicamente a melhor opção de algoritmo de machine learning. Portanto, é preciso considerar alguns critérios de avaliação para utilizar a técnica mais adequada ao objetivo desejado.

Entre eles, um ponto importante é avaliar os dados e os tipos de dados disponíveis, a fim de conseguir prever resultados úteis e não aleatórios. No mesmo sentido, também é importante avaliar os resultados e o desempenho de cada algoritmo de acordo com a métrica adequada a ele. 

Assim, ao falar em aprendizado da máquina, precisamos considerar a precisão dos algoritmos de machine learning utilizados, bem como a relevância dos dados. Pensando nesses dois principais pontos, é possível atingir os objetivos desejados com mais eficácia e exatidão. 

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