O aprendizado de máquina e a mineração de dados são dois novos campos de estudo em crescimento. Eles envolvem tentar entender grandes quantidades de informações. Geralmente, o processo envolve a análise de diferentes conjuntos de dados com modelos estatísticos, a fim de obter uma imagem clara dos relacionamentos que podem não parecer óbvios. As empresas gastam bilhões de dólares a cada ano desenvolvendo computadores e novas ferramentas que executam essas tarefas. É imperativo que cada vez mais trabalhadores descubram como trabalham e como podem ser aplicáveis aos problemas que enfrentam diariamente. As pessoas não podem se deixar intimidar pelos complexos arranjos estatísticos que compõem a mineração de dados em inteligência artificial.
Todo trabalhador e todo campo tem pelo menos uma pequena chance de se deparar com esses conceitos algumas vezes. É imperativo aprender mais sobre o processo de mineração de dados e os algoritmos por trás da inteligência artificial, se quisermos ficar à frente das tendências globais e tecnológicas. Aqui está uma descrição da mineração de dados e inteligência artificial, juntamente com alguns dos algoritmos mais importantes usados atualmente.
O que são algoritmos de aprendizado de máquina?
Um algoritmo de aprendizado de máquina é apenas uma aplicação específica da mineração de dados. A mineração de dados refere-se aos algoritmos de aprendizado de máquina e outras ferramentas de análise de dados que entendem o big data. Big data é um termo amplo que se refere a grandes quantidades de dados frequentemente quantitativos que não podem ser facilmente processados e compreendidos pelos seres humanos. As ferramentas de mineração de dados usam os conceitos das estatísticas para entender o dia.
Eles podem ajudar a apontar para uma relação de regressão, um conjunto geral de categorias ou adicionar distribuição em dois grupos distintos. Algumas aplicações de mineração de dados podem aumentar em escala. Outros são aplicáveis apenas a um conjunto específico de circunstâncias. Inteligência artificial refere-se à prática de computadores aprendendo ao longo do tempo com suas próprias ferramentas. Muitas das ferramentas de mineração de dados são as mesmas que a inteligência artificial.
No entanto, a inteligência artificial tem mais aplicações potenciais do que simplesmente mineração de dados. Além disso, pode-se extrair dados sem o uso de um programa de inteligência artificial ou mesmo de um computador. Big data pode ser derivado de um indivíduo tão facilmente quanto de um programa de computador. Um computador ou indivíduo também não precisa aprender com o tempo para processar dados de um grande conjunto de dados.
4 Grupos de algoritmos de aprendizado de máquina
1. Aprendizado supervisionado
O aprendizado supervisionado é uma abordagem para um algoritmo de aprendizado de máquina em que a IA produz uma saída a partir de uma entrada com base em uma série de exemplos de entrada e saída. É uma abordagem de aprendizado baseada nas informações iniciais fornecidas por um operador. As informações futuras podem divergir consideravelmente das entradas e exemplos em que se baseiam. No entanto, todos os algoritmos e saída de dados que avançam podem se vincular a um esforço para atender aos dois primeiros exemplos.
Esse processo começa com o operador escolhendo uma série de exemplos que deseja que o sistema de aprendizado artificial imite. O operador escolhe o algoritmo e o design de IA que deseja que o sistema siga. Os sistemas de design podem incluir uma série de regras e etapas que analisam dados em nome do sistema de inteligência artificial. Um computador processa esse algoritmo e cria uma saída que pode ser repetida e testada várias vezes.
Com o tempo, esperamos que um software de algoritmo de aprendizado de máquina aprenda com seus erros e produza resultados que correspondam mais ao original fornecido pelo usuário. O aprendizado supervisionado pode ser usado principalmente para criar conjuntos de dados que se assemelham a um exemplo original. Simplificando, o aprendizado supervisionado ajuda as máquinas a replicar o aprendizado para situações humanas identificadas anteriormente.
2. Aprendizagem não supervisionada
O aprendizado não supervisionado envolve máquinas que não estão funcionando com um conjunto de exemplos predeterminados. Eles não têm um objetivo específico que os pesquisadores possam usar para rastrear o desempenho do algoritmo. Em vez disso, essas máquinas funcionam de acordo com uma série de variáveis e diretrizes aleatórias que levam a um resultado preditivo. O processo começa de maneira semelhante a outras formas de um algoritmo de aprendizado de máquina. Uma máquina recebe um conjunto de dados e um algoritmo específicos para trabalhar. No entanto, o conjunto de dados não é limitado por um grupo de exemplos que a máquina deve trabalhar.
O aprendizado não supervisionado pode ser usado em situações em que os resultados e os exemplos de exemplos não são claros. Eles são particularmente úteis para situações em que existem variáveis e conjuntos de dados, mas não há uma maneira clara de prever um resultado favorável. Nessas situações, aqueles que executam mineração de dados com inteligência artificial precisam do minerador de dados para fazer o trabalho. Eles ainda não responderam a uma pergunta e desejam que um algoritmo combine suas realizações em um tempo mais rápido com menos esforço. Em vez disso, eles estão mais atentos aos insights que vêm do algoritmo. O aprendizado não supervisionado permite que a máquina faça esse trabalho e aprenda nesse ambiente.
3. Aprendizagem semi-supervisionada
A aprendizagem semi-supervisionada é um meio termo entre a aprendizagem supervisionada e a não supervisionada. Nesta forma de algoritmo de aprendizado de máquina, um programa de inteligência artificial funciona a partir de uma pequena base de dados rotulados e de uma grande quantidade de dados não rotulados. Essa abordagem pode ser bem-sucedida e econômica. É significativamente mais barato que o aprendizado supervisionado. Esse custo reduzido vem do fato de rotular e associar dados e conjuntos de exemplos leva tempo e dinheiro.
No entanto, também é eficaz, pois a adição de dados não rotulados ajuda a trazer mais dados e mais tentativas para a máquina aprender. O aprendizado semi-supervisionado é usado principalmente para reduzir custos ou quando um algoritmo precisa entender informações rotuladas e não-rotuladas. Essa flexibilidade significa que ele tem aplicações em mais tipos de situações.
4. Aprendizado por Reforço
No aprendizado por reforço, um programa de computador tenta trabalhar com um grande campo de informações e informações potenciais. Isso é feito tentando encontrar soluções concretas para os problemas e, em seguida, avaliando se essas soluções estão corretas ou não. Essa configuração torna essa abordagem do aprendizado de máquina inerentemente diferente de outras formas de um algoritmo de aprendizado de máquina. O aprendizado por reforço também não possui uma estrutura de entrada / saída focada na aproximação.
Em vez disso, suas respostas binárias são determinadas com base no desempenho. O desejo é encontrar soluções específicas usando grandes quantidades de dados e um algoritmo aplicável. Essa forma de aprendizado pode ser guiada por um processo chamado aprendizado de aprendizagem. No aprendizado de aprendizagem, ocorrem uma série de ações especializadas e o software de aprendizado artificial tenta combiná-las.
Os dois principais usos do aprendizado por reforço são a exploração e a exploração. A exploração envolve a tentativa de encontrar novas soluções e informações usando um envio de dados existente. A exploração tenta explorar as informações que um indivíduo ou computador já possui na tentativa de aprender mais e identificar tendências e regressões relevantes. A aprendizagem por reforço consiste principalmente em tentar resolver os problemas de outras formas de aprendizagem através de uma abordagem diferente e uma estrutura diferente.
10 Tipos de Algoritmos de Aprendizado de Máquina
1. Apriori
Apriori é um algoritmo usado para analisar conjuntos de dados de vários ângulos diferentes. Ele identifica os itens em um conjunto de dados e analisa esses itens em busca de padrões e atributos. Esse algoritmo examina os itens frequentes em um conjunto e determina essa frequência conforme o tamanho aumenta. Essa abordagem significa que os conjuntos de dados analisados por esse algoritmo podem ser dimensionados indefinidamente. A certa altura, identificar a frequência de itens específicos significa que a Apriori pode detectar tendências e desenvolvimentos durante um período de crescimento.
O algoritmo conta conjuntos de dados eficientemente usando uma árvore Hash e os processa quase tão rapidamente. Apriori pode ser usado para desenvolver regras de associação em uma ampla faixa de dados. As regras de associação ajudam a entender os dados e como eles podem ser desenvolvidos à medida que um conjunto de dados é adicionado. Com as regras de associação, os dados podem ser facilmente gerenciados e manipulados. Decisões futuras e aprendizado após a análise inicial permitem que os conjuntos de dados analisados por esse algoritmo sejam compreendidos e estudados com mais facilidade. Um algoritmo de aprendizado de máquina também pode ser facilmente facilitado com essas regras. A Apriori ajuda as máquinas a entender os dados e agitar os algoritmos em um ritmo vertiginoso. Mais funções e equações a serem resolvidas significam mais oportunidades para que o processo do algoritmo de aprendizado de máquina seja aperfeiçoado ao longo do tempo.
2. Rede Neural Artificial
As redes neurais artificiais são sistemas de IA construídos para imitar o processo de aprendizado do cérebro humano. No cérebro, nós diferentes assumem funções diferentes que trabalham juntas o mais rápido possível. Uma situação semelhante existe para o desenvolvimento de redes neurais artificiais. Eles utilizam uma série de funções em vários nós. Os nós podem ser servidores separados ou partes específicas de um computador. Cada nó é baseado em uma função diferente ou em uma série diferente de processos . Os nós são pesados de uma maneira específica no início do design.
Depois que as informações começam a ser processadas, as entradas fluem através dos algoritmos dos nós e são renderizadas como saída. O software do algoritmo de aprendizado de máquina recebe relatórios sobre o sucesso ou falha de suas saídas. Em seguida, altera os nós e os pesos em cada nó para alterar o desempenho da rede.
O algoritmo de rede neural artificial pode ser usado como uma arquitetura simples para o processamento do algoritmo de IA. Eles fornecem mais flexibilidade e uma métrica de mudança mais fácil do que outras abordagens para um algoritmo de aprendizado de máquina. As redes neurais artificiais também funcionam mais rapidamente do que outras abordagens da inteligência artificial. Além disso, eles podem ser usados para uma ampla variedade de necessidades de inteligência artificial, além da mineração de dados e análise de big data.
3. Árvores de decisão
As árvores de decisão são uma das formas mais simples de categorização e classificação possíveis. Eles são entendidos como fluxogramas que funcionam por regras de decisão. Uma regra de decisão documenta as diferentes ramificações que podem ocorrer nos nós originais. Muitas pessoas podem entender essas árvores de decisão em busca de pequenos números e valores em uma folha de papel. No entanto, a inteligência artificial e os computadores podem processar milhares ou milhões de nós em uma árvore de decisão por minuto.
As árvores de decisão são uma parte útil da análise de dados. Eles podem ser usados para fornecer dois ou mais resultados possíveis para uma única decisão. Um processo de mil etapas pode ser destilado e, em seguida, acionado por um computador envolvido em um algoritmo de aprendizado de máquina. Esse processo pode ser reduzido para um punhado de árvores de decisão que podem ser interpretadas em uma tela individual.
Como resultado, propriedades analíticas complexas podem ser facilmente exibidas e entendidas por um operador que pode ajustar e alterar o sistema para obter resultados mais ideais. A árvore de decisão é significativamente mais fácil de entender e seguir do que algumas formas de análise de regressão e estudo de categorização . Como resultado, ele pode ser usado com muito mais facilidade do que o agrupamento k-means por uma ampla gama de computadores e programas de inteligência artificial.
4. Clustering K-Means
O algoritmo de agrupamento k-means é uma forma de análise de agrupamento para grandes grupos de dados. É mais complicado que o KNN dos vizinhos mais próximos de K e é uma necessidade de nicho para determinadas análises de dados. O processo requer modelos estatísticos avançados e um grande volume de informações. Em vez de prever dados, o agrupamento k-means envolve categorizar dados que já existem. O aspecto “meios” envolve agrupar dados com meios semelhantes, de acordo com critérios predeterminados.
Esses clusters estão cheios de n observações que compunham a maior parte dos dados. O cluster K-means é usado principalmente para dar sentido a um enorme volume de dados que pode não parecer relacionado. Não há duas categorias simples ou conjuntos de exemplos definidos que podem ser usados para rastrear o desempenho eventual dos dados em questão. Os dados são analisados através de diferentes categorias e, em seguida, o agrupamento k-means anexa dados a essas categorias. Também pode ser usado para categorizar e organizar os dados recebidos. Um algoritmo de aprendizado de máquina ocorre quando a saída de dados pode ser ajustada e ponderada de maneira diferente para criar clusters diferentes.
5. K-Means Clustering
Vizinhos mais próximos de K O KNN é um processo de mineração de dados com inteligência artificial que muitas vezes é confundido com o agrupamento de meios k. A confusão geralmente depende das interações com a variável k. É um processo mais simples e possui mais aplicativos possíveis do que o cluster de k-means, no entanto. KNN é um algoritmo em que a entrada é avaliada com base na proximidade com o valor de k. K é geralmente um número pequeno. Quando usado para categorização, o KNN categoriza e classifica com base no quão perto outras entradas de dados chegam de k em sua saída. Esse processo ajuda a simplificar grandes quantidades de dados e agrupar dados semelhantes em categorias específicas.
Quando usada para regressão, a saída de uma equação de k-vizinho mais próximo é um valor que pode plotar uma linha de todas as médias que são os vizinhos mais próximos de k. Os principais usos para esse algoritmo, categorização e regressão ajudam a classificar e simplificar os dados. A categorização permite que os dados sejam colocados em áreas específicas com base em atributos assumidos e aceitos. Esse processo resulta em um conjunto de dados que pode ser pesquisado e interpretado rapidamente com base nas categorias com as quais um indivíduo que está minerando dados ou confiando em inteligência artificial está familiarizado. A regressão permite que o software do algoritmo de aprendizado de máquina identifique tendências e mostre o desenvolvimento de dados em algum tipo de faixa.
6. Regressão Linear
A regressão linear é uma ferramenta estatística usada para determinar a relação entre vários pontos de dados. É necessário quando um humano ou máquina precisa de uma fórmula simples para entender a tendência de um grande conjunto de dados. A regressão linear funciona inserindo vários pontos de dados em uma equação. Quando em um gráfico, os pontos de dados podem parecer díspares e desarticulados com inúmeros outliers.
A regressão linear reúne esses pontos de dados díspares com uma única linha. Essa linha aponta para o desenvolvimento do aumento e diminuição de uma variável específica. A regressão é a maneira mais básica de visualizar uma tendência. Encontrar linhas de tendência pode ajudar a entender os relacionamentos com diferentes pontos de dados. Também pode ser usado para observar e detectar uma possível previsão de desenvolvimento futuro.
7. Regressão logística
A regressão logística é um modelo preditivo usado para antecipar um resultado usando duas ou mais variáveis de entrada. É diferente de outras formas de regressão porque não se refere à maneira como os pontos de dados se relacionam com uma linha específica. Em vez disso, está muito mais interessado na modelagem preditiva além de um relacionamento direto. Para regressão logística binomial, um conjunto de dados é analisado de acordo com a probabilidade de um resultado possível ou outro. A função absorve a entrada e produz a saída exibida em um gráfico com uma linha ou curva sólida.
As curvas são possíveis porque a regressão é logística e não linear. Essa forma de regressão é útil para modelagem preditiva usando dois ou mais resultados possíveis. Ele pode analisar uma grande quantidade de dados e usar a saída desses dados para apontar para um ou mais resultados durante um período definido. As ferramentas do algoritmo de aprendizado de máquina podem alterar os pesos de uma equação de regressão logística, dependendo de qual resultado ocorrer.
8. Classificador Naive Bayes
Um classificador Naive Bayes é uma maneira de construir classes diferentes para melhor processar e categorizar conjuntos de dados. É baseado no princípio de que os valores dos recursos considerados são independentes um do outro. Esse princípio é subjacente a programas de inteligência artificial que analisam grandes conjuntos de dados e os definem em diferentes classes, com base em atributos predeterminados.
Uma família de algoritmos processa todos os tipos de dados e os coloca em várias categorias. Ao contrário de algumas formas de análise de dados, o Naive Bayes Classifier pode ser usado em qualquer escala para analisar grandes quantidades de dados e colocá-los em categorias identificáveis. Essa forma de classificador é útil para combinar dados com exemplos predeterminados. Essa conexão pode ser útil à medida que o processo de mineração de dados continua com o tempo e a inteligência artificial aprende e se torna mais sofisticada.
9. Florestas aleatórias
Florestas aleatórias são ferramentas usadas por computadores executando um algoritmo de aprendizado de máquina para descobrir novas tendências e padrões de regressão. Os computadores implementam um algoritmo e posicionam a saída para ramificar-se em diferentes árvores. Este programa tenta encontrar o modo das classes criadas pelo processo. O resultado é uma maior compreensão do relacionamento entre os conjuntos de dados originais. Classes e árvores ajudam a floresta aleatória a distinguir entre o conjunto de dados original e o conjunto de dados sintético fornecido pelo processo de IA.
10. Máquina de vetores de suporte
Uma máquina de vetores de suporte é uma maneira de analisar e classificar dados usando inteligência artificial. O processo começa organizando um grupo de pontos de dados em conjuntos de exemplos. Esses conjuntos de exemplos são divididos em duas categorias diferentes. Um programa de aprendizado baseado em exemplo é implementado e classifica todos os dados resultantes nesses dois conjuntos de dados originais. A limitação de duas alternativas diferentes ajuda a entender os dados que podem não ter mais nada em comum. Uma máquina de vetores de suporte pode ser um bom primeiro passo para um programa de mineração de dados ou inteligência artificial que está tentando interpretar e entender uma grande quantidade de dados. Pode ser complementado por pesquisas futuras e mais conjuntos de algoritmos.
Reflexões sobre algoritmos de aprendizado de máquina
Muitos desses algoritmos e grupos de algoritmos parecem semelhantes. Todos eles estão tentando categorizar, explicar e prever dados. Eles também usam uma série semelhante de ferramentas e habilidades para entender os dados. A exploração e a exploração estão no centro de toda a mineração de dados e inteligência artificial conectada à mineração de dados.
A regressão linear e a regressão logística parecem abordagens perfeitamente capazes. No entanto, todos os algoritmos mencionados acima têm seus usos relevantes.
A mineração de dados e a inteligência artificial, como formas de analisar e entender dados, só continuarão a crescer à medida que os computadores se tornarem mais poderosos e os algoritmos ganharem mais aplicativos. Portanto, mais e mais pessoas terão que entender melhor os algoritmos de aprendizado de máquina e de mineração de dados para sobreviver e prosperar na economia do século XXI.