This content originally appeared on DEV Community and was authored by Marshal Mori Cavalheiro
Resumo
Este texto explora as tarefas de aprendizado em Machine Learning, divididas entre métodos preditivos e descritivos. Com ênfase nos métodos preditivos, abordaremos classificação e regressão, dois pilares fundamentais para a construção de modelos de predição. Brevemente, apresentaremos os métodos descritivos, destacando exemplos como associação, agrupamento e detecção de desvios. Vamos explorar como esses paradigmas operam e suas aplicações práticas em diversos campos.
Tópicos principais
- Introdução ao aprendizado de máquina
- Diferenças entre tarefas preditivas e descritivas
- Métodos descritivos: associação, agrupamento e outros
- Métodos preditivos: classificação e regressão
- Aplicações práticas da classificação e da regressão
- Conclusão sobre os métodos preditivos em ML
Introdução
No universo da Inteligência Artificial (IA) e do aprendizado de máquina, é essencial compreender as tarefas de aprendizado, pois elas moldam a forma como os modelos e algoritmos são desenvolvidos para resolver problemas. Essas tarefas podem ser divididas em diferentes paradigmas, os quais determinam o objetivo de cada abordagem. Sem uma compreensão clara desses conceitos, é difícil avançar para a construção de soluções práticas. A divisão básica entre tarefas preditivas e descritivas oferece uma estrutura valiosa para entender como os algoritmos podem ser aplicados em diferentes cenários.
Tarefas Descritivas e Preditivas: Uma Visão Geral
As tarefas de aprendizado em Machine Learning podem ser divididas em dois grandes grupos: preditivas e descritivas, baseadas no paradigma de aprendizado adotado.
Métodos Descritivos
Os métodos descritivos buscam identificar padrões em grandes volumes de dados, sem necessariamente fazer previsões específicas. O foco é entender as características subjacentes dos dados e revelar informações ocultas que possam ser úteis. Algumas das principais tarefas descritivas incluem:
- Associação: Descobre relações entre variáveis em grandes bancos de dados. Um exemplo clássico é a descoberta de que clientes que compram pão têm alta probabilidade de comprar manteiga também [4].
- Agrupamento: Organiza dados em grupos ou clusters, onde os itens de um grupo são mais similares entre si do que aos itens de outros grupos. Um exemplo é segmentar clientes em grupos com base em comportamentos de compra [4].
- Detecção de Desvios: Identifica anomalias ou desvios em um conjunto de dados. Isso pode ser útil em sistemas de detecção de fraudes, onde transações incomuns são destacadas [4].
- Padrões Sequenciais: Revela padrões que seguem uma sequência temporal, como em séries temporais ou logs de atividade [4].
- Sumarização: Produz uma descrição compacta dos dados, essencial para entender grandes volumes de informação de maneira rápida e eficiente [4].
Esses métodos são amplamente utilizados em análises exploratórias de dados, onde o objetivo é descrever a estrutura dos dados sem realizar previsões explícitas.
Foco: Métodos Preditivos
Agora, voltamos nossa atenção para os métodos preditivos, que são o foco deste texto. Estes métodos se concentram em prever resultados futuros ou desconhecidos com base em dados passados. As duas principais tarefas preditivas são classificação e regressão, e embora tenham objetivos semelhantes, suas aplicações diferem significativamente.
Classificação
A classificação é usada quando o objetivo é categorizar uma observação dentro de um conjunto fixo de classes. Por exemplo, um modelo de classificação pode ser treinado para prever se um e-mail é "spam" ou "não spam" com base em palavras-chave ou padrões comportamentais dos usuários. Outro exemplo comum é a classificação de imagens, onde o modelo aprende a identificar objetos como "cachorros", "gatos", ou "carros" dentro de imagens [2].
As principais características da classificação incluem:
- As variáveis dependentes (também chamadas de alvos ou labels) são discretas [2].
- Utiliza-se para resolver problemas de decisão, onde o resultado pertence a uma categoria fixa.
- Exemplos de algoritmos incluem: Árvores de Decisão, Redes Neurais, Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), e KNN (K-Nearest Neighbors) [3].
Regressão
Enquanto a classificação lida com variáveis discretas, a regressão lida com variáveis contínuas. A tarefa da regressão é prever um valor numérico, como o preço de uma casa com base no número de quartos, localização e tamanho. Outro exemplo seria prever a temperatura de uma cidade com base em fatores como umidade e velocidade do vento [3].
As principais características da regressão incluem:
- As variáveis dependentes são contínuas [2].
- O objetivo é prever valores numéricos.
- Exemplos de algoritmos incluem: Regressão Linear, Regressão Polinomial, e Regressão de Ridge [5].
Diferenças entre Classificação e Regressão
Embora classificação e regressão possam parecer semelhantes em muitos aspectos, a principal diferença entre elas está no tipo de variável alvo que estão tentando prever. Na classificação, estamos lidando com categorias ou rótulos, enquanto na regressão o objetivo é prever valores numéricos contínuos [5]. Outra diferença importante é que, nos modelos de classificação, muitas vezes temos a métrica de acurácia como medida de desempenho, enquanto na regressão usamos métricas como o erro médio absoluto (MAE) ou o erro quadrático médio (RMSE) [5].
Exemplos Práticos de Aplicação
Na prática, tanto a classificação quanto a regressão têm aplicações amplas e diversificadas:
Classificação: Além dos exemplos mencionados, modelos de classificação são amplamente usados em diagnósticos médicos, como prever se um paciente está em risco de desenvolver uma doença com base em sintomas e dados genéticos [2]. Outro exemplo é o reconhecimento de voz, onde o modelo precisa categorizar sons em palavras específicas [3].
Regressão: A regressão é fundamental em finanças, por exemplo, na previsão do preço de ações. Outro uso comum está na modelagem de sistemas físicos, como prever a depreciação de um veículo com base no tempo e na quilometragem [5].
Conclusão
As tarefas de aprendizado em Machine Learning desempenham um papel vital na resolução de problemas do mundo real. Entender as diferenças entre tarefas preditivas e descritivas é essencial para aplicar o algoritmo certo ao problema certo. Embora os métodos descritivos ofereçam uma compreensão mais profunda dos dados, os métodos preditivos são essenciais quando o objetivo é prever resultados futuros. Tanto a classificação quanto a regressão possuem uma vasta gama de aplicações práticas, cada uma com suas características próprias e ferramentas associadas. Ao dominar essas tarefas, cientistas de dados e engenheiros de IA podem alavancar todo o poder dos algoritmos de aprendizado para transformar dados em decisões valiosas.
Livros que indico
1. Estatística Prática para Cientistas de dados
2. Introdução à Computação Usando Python
3. 2041: Como a Inteligência Artificial Vai Mudar Sua Vida nas Próximas Décadas
4. Curso Intensivo de Python
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Referências
[1] A. V. Oppenheim e R. W. Schafer, Discrete-Time Signal Processing, 3ª edição, Upper Saddle River, New Jersey, USA, 2010.
[2] C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.
[3] I. Goodfellow, Y. Bengio e A. Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016.
[4] J. Han, M. Kamber e J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, 3ª edição, Morgan Kaufmann, 2011.
[5] T. Hastie, R. Tibshirani e J. Friedman, The Elements of Statistical Learning, Springer, 2009.
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Marshal Mori Cavalheiro | Sciencx (2024-10-15T20:44:21+00:00) Aprofundando seu Conhecimento em Machine Learning: Explorando as Tarefas de Aprendizado e Suas Divisões. Retrieved from https://www.scien.cx/2024/10/15/aprofundando-seu-conhecimento-em-machine-learning-explorando-as-tarefas-de-aprendizado-e-suas-divisoes/
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