O machine learning (aprendizado de máquina) é um dos símbolos dos projetos da Transformação Digital. Afinal, estamos falando de um fator essencial para o desenvolvimento da Inteligência Artificial.

Por isso, o assunto aprendizado de máquina tem despertado cada vez mais interessados. E muitas pessoas querem se especializar na área.

Entretanto, aprender sobre o desenvolvimento de máquinas que aprendem com a experiência, nem sempre é fácil.

Por isso, separei três tipos de projetos comuns e que são uma porta de entrada para novatos no aprendizado de máquina. Veja a seguir!

Regressão Linear

O primeiro projeto básico de aprendizado de máquina são os algoritmos baseados em regressão linear.

Em modelos de aprendizado de máquina, ela é uma técnica de aprendizado relativamente simples, supervisionada e usada para encontrar uma tendência para descrever os dados.

A regressão linear é chamada dessa forma, pois é uma reta traçada a partir de uma relação em um diagrama de dispersão. Ou seja, isso significa que essa reta resume uma relação entre os dados de duas variáveis; além de poder ser utilizada para fazer previsões.

Essa previsão é feita usando os pontos dos dados. Mas como encontrá-los? No caso, usando a melhor linha de ajuste para modelar essa relação.

Só para ilustrar, segue um exemplo real: um modelo que utiliza regressão linear poderá prever o preço de uma casa treinando os dados de venda de casas daquela região. Muito legal, não é mesmo?

Classificação

Outro algoritmo típico dos projetos de aprendizado de máquina são os que funcionam com base na classificação.

Classificação é um tipo de aprendizado supervisionado. Uma técnica de mineração de dados que nos ajuda a prever a participação em grupos para a instância dos dados.

Isso é feito com dados rotulados, de forma antecipada.

Esse tipo de projeto é extremamente popular na área de aprendizado de máquina. A regressão logística, um dos algoritmos mais conhecidos nesse sentido, utiliza da classificação.

Mais um bom exemplo real: um modelo de filtro de spam, que precisa classificar o que é e o que não é spam.

Árvores de Decisão

Por fim, temos as árvores de decisão, outro tipo de algoritmo de aprendizado de máquina muito conhecido.

As árvores de decisão são ferramentas de suporte de tomada de decisão, que utilizam um gráfico ou modelo de decisão em forma de árvore, mostrando as possíveis consequências.

Então, elas são algoritmos versáteis de aprendizado de máquina, e podem ser tanto árvores de classificação quanto de regressão.

Esses algoritmos também podem realizar tarefas de múltiplas saídas.

Árvores de decisão são poderosas, capazes de ajustar conjuntos de dados complexos. Até por ser tão complexa, essa é uma técnica em que é preciso tomar cuidado para que o overfitting (situação em que o algoritmo é complexo e sofisticado demais) não ocorra.

Nesse sentido, veja outro exemplo real: situações em que há muitas variáveis para se analisar. Nesse caso, podemos pensar em um modelo que avalie oportunidades de crescimento prospectivo para empresa, se pautando em dados históricos.

Utilizamos os dados sobre vendas em árvores de decisão, causando mudanças na estratégia de um negócio.

Enfim, esses são os três projetos iniciais para quem está aprendendo Aprendizado de Máquina! Lembrou de mais algum? Deixe nos comentários!

Além disso, comente aqui se você gostou do meu artigo. Se acaso ficou alguma dúvida em relação ao tema, deixe o seu ponto de vista.

Até mais!