A International Data Corporation (IDC) prevê que os gastos com algoritmos de IA e aprendizado de máquina crescerão de US$ 12 bilhões em 2017 para US$ 57,6 bilhões em 2021.
A computação passou por grandes transformações de grandes mainframes para computadores pessoais e para a nuvem. O progresso da tecnologia e a constante evolução da computação deram origem à automação.
Neste artigo, vamos entender os poucos algoritmos de aprendizado de máquina comumente usados. que são úteis para resolver qualquer tipo de problema de dados.
1 Árvore de decisão
2 regressão linear
3 Regressão Logística
4 Máquina de vetores de suporte (SVM)
5 Baías ingénuas
6 Redução de dimensionalidade
Árvore de decisão
Este é um algoritmo de aprendizado supervisionado, que é usado principalmente para problemas de classificação. Esse algoritmo se ajusta melhor às variáveis dependentes categóricas e contínuas. Com a ajuda deste algoritmo, a população é dividida em dois ou mais conjuntos homogêneos. Dependendo das variáveis/atributos independentes mais significativos.
O algoritmo da árvore de decisão é muito útil no setor bancário para a classificação de solicitantes de empréstimos.
regressão linear
Podemos usá-lo para estimar os valores reais como o custo dos imóveis, número de ligações, vendas totais. Existem muitas outras bases em uma variável contínua. Neste processo, uma relação é formada entre as variáveis independentes e dependentes ajustando a melhor linha. Essa linha de melhor ajuste é chamada de linha de regressão e é representada por uma equação linear Y= a *X + b.
Nesta equação:
E – Variável Dependente
inclinado
X – Variável independente
b-Interceptar
Os coeficientes a & b são derivados com base na diminuição da soma da diferença quadrática da distância entre a linha de regressão e os pontos de dados.
Este algoritmo de aprendizado de máquina é usado principalmente para avaliação de risco no setor de seguros. A regressão linear é usada para encontrar o número de reclamações para clientes de várias idades. Que é usado para reduzir o alto risco na idade do cliente.
Regressão Logística
Isso é usado para revisar valores discretos (principalmente valores binários como 0/1, sim/não, verdadeiro/falso) com base no conjunto disponível das variáveis independentes. Em palavras simples, é útil para prever a probabilidade de ocorrência de um evento ajustando os dados a uma função logit. Também é conhecida como regressão logit.
A lista a seguir pode ser usada para melhorar o modelo de regressão logística
incluindo termos de interação
removendo recursos
regularizar técnicas
usando um modelo não linear
A Regressão Logística é muito utilizada no setor político para prever se um determinado candidato vencerá ou perderá uma eleição política.
Máquina de vetores de suporte (SVM)
Este algoritmo é um método de classificação onde os dados brutos são plotados como pontos no espaço n-dimensional (aqui n é o número de recursos que estão disponíveis). O valor de cada recurso é o valor de uma determinada coordenada. Isso facilita bastante a classificação dos dados. Por exemplo, se pegarmos duas características como a altura de uma pessoa e o comprimento do cabelo. Primeiramente, essas duas variáveis serão inseridas no espaço bidimensional. Onde cada ponto tem duas coordenadas estes são vetores de suporte.
O algoritmo Support Vector Machine é usado para comparar o desempenho das ações para ações do mesmo setor. Isso também é útil na tomada de decisões para a gestão de investimentos por parte das instituições financeiras.
Baías ingénuas
O algoritmo de aprendizado do classificador Naive Bayes é baseado no Teorema da Probabilidade de Bayes. Neste, assume que a disponibilidade de um determinado recurso em uma classe não está relacionada à disponibilidade de qualquer outro recurso. O classificador Naive Bayes levará em conta todas essas propriedades de forma independente. Ao calcular a probabilidade de um determinado resultado.
O algoritmo classificador Naive Bayes é benéfico para filtragem de spam de e-mail. O Gmail usa principalmente esse algoritmo para classificar um e-mail como Spam ou Não Spam.
Algoritmos de Redução de Dimensionalidade
Nos últimos anos, grandes quantidades de dados são armazenadas em todos os estágios possíveis e estão sendo analisadas por vários setores. Os dados brutos também consistem em muitos recursos, mas o maior desafio é identificar variáveis e padrões altamente significativos. Este algoritmo de aprendizado de máquina como PCA, árvore de decisão. E a Análise Fatorial ajuda a encontrar os detalhes relevantes dependendo da matriz de correlação, razão de valor ausente.
Notas finais
Se alguém quiser construir uma carreira estelar em aprendizado de máquina, deve começar imediatamente. É um setor emergente, quanto mais cedo se adquire conhecimento sobre esses algoritmos. Quanto melhor eles podem executar as tarefas que envolvem problemas complexos. Ter um conhecimento aprofundado desses algoritmos é muito útil para melhorar a carreira.
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