Os algoritmos de Machine Learning estão evoluindo rapidamente e com isso muitas pessoas estão buscando emprego nessa área. Um artigo da Harvard Business Review classificou a profissão Cientista de Dados como o Trabalho Mais Sexy do Século XXI. Porque entender algoritmos pode facilitar nossa vida de uma forma nunca antes vista.

Se você quer entender melhor como esse mundo funciona, boa leitura.

Você pode estar se perguntando quais são os 5 principais algoritmos de aprendizado de máquina que existem atualmente e agora você irá descobri-los.

Antes de entrar nas particularidades dos algoritmos, é importante primeiro entender os tipos de algoritmos de aprendizado de máquina e como cada um resolve uma série de problemas diferentes.

Algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado ou Algoritmo de classificação – Quando existem dados de treinamento podemos usar um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado, o que significa que treinamos nosso modelo usando um conjunto de dados rotulados. Iniciamos com dados rotulados para treinar nosso modelo e após inserimos alguns dados adicionais para prever o resultado.
Algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado ou de clustering – Não temos dados de treinamento nesse tipo de algoritmo, portanto, o modelo precisa aprender por conta própria sem nenhuma informação prévia.
Algoritmos de aprendizado de máquina de reforço – O aprendizado de reforço é baseado em acertos e tentativas, o que significa que o modelo aprende com suas próprias falhas e melhora sua precisão, semelhante as IAs dos videogames.

Os 5 principais algoritmos de aprendizado de máquina

Agora que abordamos os vários tipos vamos ver os 5 principais algoritmos de aprendizado de máquina fáceis e confiáveis que estão atualmente no mercado.

  1. Algoritmo do Classificador Naïve BayesA classificação manual de dados, como documentos, e-mails ou páginas da Web, é difícil, mas o classificador Nave Bayes simplifica.O Teorema da Probabilidade de Bayes é usado no Algoritmo do Classificador Naive Bayes, que atribui o valor do elemento da população a uma das categorias possíveis.A filtragem de spam e a análise de sentimentos são duas aplicações do Naive Bayes Classifier.Se você tem um grande conjunto de dados, o classificador Naive Bayes é o caminho a seguir.
  2. Suporte ao algoritmo de aprendizado de máquina vetorial (SVM)O Support Vector Machine (SVM) é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado. Resolve problemas envolvendo classificação e regressão.No SVM, os dados são divididos em classes separadas por um hiperplano (uma linha).O SVM visa localizar o hiperplano que maximiza a distância entre classes distintas, um processo conhecido como maximização de margem, o que aumenta a probabilidade de classificar corretamente os dados.A previsão do mercado de ações é uma das aplicações do SVM.
  3. Algoritmo de agrupamento K
    Os métodos de agrupamento com a letra K dividem cada observação em um agrupamento K.Aprendizagem não supervisionada ou Clustering é feito por ele. Ele começa com centroides selecionados aleatoriamente, pois é um tipo de aprendizado não supervisionado, e seleciona K pontos aleatórios que são centroides.O centroide é um ponto virtual ou exato que representa o centro do cluster.Os dados são então atribuídos ao centroide mais próximo. Dependendo do tipo de distância, você pode usar a fórmula de distância euclidiana ou qualquer outra fórmula de distância.Para cada cluster, o método K calcula e localiza um novo centroide.Depois disso, eles reatribuem os pontos de dados com base no novo centroide e, se houver alguma reatribuição, repetem o procedimento anterior até que o modelo seja concluído.O agrupamento é um processo iterativo, indicado pela letra K.
  4. Algoritmo Apriori
    As regras de associação são a base do algoritmo Apriori. Por exemplo, suponha que alguém que comprou leite também comprou pão. O grande objetivo desse algorítmo é encontrar associações.O algoritmo Apriori é o mais utilizado em marketing, pois permite a análise de padrões de compra.Se alguém compra leite e pão juntos, por exemplo, mas os dois itens juntos em um supermercado para promover a venda de ambos. Uma pessoa que vem comprar leite também pode comprar pão se ambos os bens estiverem juntos.Suporte, Confiança e Elevação são os três termos usados pelo algoritmo Apriori.Suporte (em termos de leite e pão Exemplo) =Cliente que comprou leite/número total de clientesConfiança do cliente = total de clientes que compraram leite e pão.Confiança/Apoio = Elevação
  5. Algoritmo da Árvore de Decisão
    Tanto na classificação quanto na regressão, uma árvore de decisão é usada.Uma árvore de decisão é uma estrutura semelhante a uma árvore que começa no nó raiz e termina no nó folha, como o nome sugere.O nó interno ou não folha da árvore de decisão representa um teste de recurso, enquanto o nó folha atua como um rótulo de classe.A árvore de decisão avalia a condição de cada nó antes de prosseguir.

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Fonte: https://finnstats.com/index.php/2022/02/19/machine-learning-algorithms/