Introdução às técnicas de aprendizado de máquina
O Machine Learning é uma abordagem científica para resolver determinadas tarefas usando vários algoritmos e previsões. Antes de o modelo ser implementado, os dados de treinamento ou um modelo matemático são construídos usando certos algoritmos baseados em estatísticas computacionais para fazer previsões sem realmente programá-los. A mineração de dados, otimização, visualização e estatísticas estão todos vinculados ao Machine Learning e à IA. Existem muitas técnicas e outras abordagens no ML para isso. Como o ML tem muitas aplicações na vida real, métodos diferentes são usados conforme as necessidades. Esses métodos aplicam certos algoritmos para prever e obter o resultado mais preciso. Neste post, examinaremos as várias técnicas de aprendizado de máquina em profundidade.
Técnicas de Aprendizado de Máquina
Existem alguns métodos que influenciam na promoção dos sistemas para aprender e melhorar automaticamente conforme a experiência. Mas eles se enquadram em várias categorias ou tipos como Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado, Aprendizado por Reforço, Aprendizado por Representação, etc. Abaixo estão as técnicas que se enquadram no Aprendizado de Máquina:
1. Regressão
Os algoritmos de regressão são usados principalmente para fazer previsões sobre números, ou seja, quando a saída é um valor real ou contínuo. Como se enquadra no Aprendizado Supervisionado, ele trabalha com dados treinados para prever novos dados de teste. Por exemplo, a idade pode ser um valor contínuo à medida que aumenta com o tempo. Existem alguns modelos de regressão, como mostrado abaixo:
Alguns algoritmos amplamente utilizados nas técnicas de regressão
- Modelo de Regressão Linear Simples : É um método estatístico que analisa a relação entre duas variáveis quantitativas. Essa técnica é usada principalmente em áreas financeiras, imobiliárias, etc.
- Regressão do laço : o operador de menor retração de seleção absoluta ou o LASSO é usado quando há necessidade de um subconjunto do preditor para minimizar o erro de previsão em uma variável contínua.
- Regressão logística : É realizada em casos de detecção de fraudes, ensaios clínicos, etc., onde quer que a saída seja binária.
- Regressão de vetores de suporte : o SVR é um pouco diferente do SVM. Na regressão simples, o objetivo é minimizar o erro, enquanto no SVR, ajustamos o erro dentro de um limite.
- Algoritmo de regressão multivariada : Esta técnica é usada no caso de múltiplas variáveis preditoras. Pode ser operado com operações de matriz e a biblioteca Numpy do Python.
- Algoritmo de regressão múltipla : Trabalha com várias variáveis quantitativas em algoritmos de regressão linear e não linear.
2. Classificação
Um modelo de classificação, um método de Aprendizado Supervisionado, tira uma conclusão dos valores observados como um ou mais resultados de forma categórica. Por exemplo, o email tem filtros como caixa de entrada, rascunhos, spam, etc. Há um número de algoritmos no modelo de Classificação, como Regressão Logística, Árvore de Decisão, Floresta Aleatória, Percepção Multilayer, etc. Nesse modelo, classificamos nossos dados especificamente e atribua rótulos de acordo com essas classes. Classificadores são de dois tipos:
- Classificadores binários : Classificação com 2 classes distintas e 2 saídas.
- Classificador multi-classe s: Classificação com mais de 2 classes.
3. Agrupamento
O clustering é uma técnica de Machine Learning que envolve a classificação de pontos de dados em grupos específicos. Se tivermos alguns objetos ou pontos de dados, podemos aplicar o (s) algoritmo (s) de agrupamento para analisá-los e agrupá-los conforme suas propriedades e recursos. Este método de técnica não supervisionada é usado por causa de suas técnicas estatísticas. Os algoritmos de cluster fazem previsões com base nos dados de treinamento e criam clusters com base na semelhança ou no desconhecimento.
Métodos de clusterização:
- Métodos baseados em densidade : nesse método, os clusters são considerados regiões densas, dependendo de sua similaridade e diferença em relação à região densa inferior.
- Métodos hierárquicos : Os clusters formados neste método são estruturas semelhantes a árvores. Este método forma árvores ou clusters do cluster anterior. Existem dois tipos de métodos hierárquicos: Aglomerativo (abordagem de baixo para cima) e Divisivo (abordagem de cima para baixo).
- Métodos de particionamento : esse método particiona os objetos com base em k-clusters e cada método forma um único cluster.
- Métodos baseados em Gris : nesse método, os dados são combinados em várias células que formam uma estrutura semelhante a uma grade.
4. Detecção de anomalias
A detecção de anomalias é o processo de detecção de itens ou eventos inesperados em um conjunto de dados. Algumas áreas em que essa técnica é usada são detecção de fraudes, detecção de falhas, monitoramento da integridade do sistema etc. A detecção de anomalias pode ser amplamente classificada como:
- Anomalias de pontos : as anomalias de pontos são definidas quando um único dado é inesperado.
- Anomalias contextuais : quando as anomalias são específicas do contexto, isso é chamado de anomalias contextuais.
- Anomalias coletivas : quando uma coleção ou grupo de itens de dados relacionados são anômalos, isso é chamado de anômalo coletivo.
Existem certas técnicas na detecção de anomalias, como a seguir:
- Métodos estatísticos : Ajuda na identificação de anomalias, apontando os dados que se desviam dos métodos estatísticos, como média, mediana, modo etc.
- Detecção de anomalia baseada em densidade : é baseada no algoritmo de k-vizinho mais próximo.
- Algoritmo de anomalia baseada em cluster : os pontos de dados são coletados como um cluster quando se enquadram no mesmo grupo e são determinados a partir dos centróides locais.
- Super Vector Machine : o algoritmo treina a si próprio para agrupar as instâncias de dados normais e identifica as anomalias usando os dados de treinamento.
Trabalhando em técnicas de aprendizado de máquina
O Machine Learning utiliza muitos algoritmos para manipular e trabalhar com conjuntos de dados grandes e complexos para fazer previsões conforme a necessidade.
Por exemplo, pesquisamos uma imagem de ônibus no Google. Portanto, o Google basicamente obtém vários exemplos ou conjuntos de dados rotulados como barramento e o sistema encontra os padrões de pixels e cores que ajudarão a encontrar imagens corretas do barramento.
O sistema do Google adivinhar aleatoriamente o ônibus como imagens, com a ajuda de padrões. Se ocorrer algum erro, ele se ajusta à precisão. No final, esses padrões serão aprendidos por um grande sistema de computador modelado como um cérebro humano ou Deep Neural Network para identificar os resultados precisos das imagens. É assim que as técnicas de ML funcionam para obter sempre o melhor resultado.
Conclusão
O Machine Learning tem várias aplicações na vida real para ajudar casas comerciais, indivíduos, etc. a alcançar determinados resultados conforme a necessidade. Para obter os melhores resultados, são importantes algumas técnicas que foram discutidas acima. Essas técnicas são modernas, futuristas e promovem a automação de coisas com menos mão de obra e custo.
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