Algoritmos de machine learning: saiba tudo sobre

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!

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.

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.

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.

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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