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Aprendizagem de Máquina: Introdução

Série de posts sobre os algoritmos de aprendizagem de máquina

  • 15 de Junho de 2019 às 16:45
Capa Post

O que é Machine Learning?

Aprendizado de máquina é uma subdivisão da Inteligência artificial que tem como objetivo aprender uma tarefa por meio de um conjunto de dados, e então realizar uma predição, classificação, agrupamento, entre outro dependendo da natureza do problema proposto.

Um dos pontos mais importantes é entender qual é o problema que iremos resolver, pois é ele que irá nos nortear qual tipo de algoritmo é o adequado para geramos uma modelo. Existem três tipos de aprendizagem de máquina, que se diferenciam quanto ao método de aprendizado, sendo eles, o “Supervisionado”, o “Não-supervisionado” e o “Por reforço”. Abaixo segue um exemplo de algoritmo e o tipo de problemas que ele revolve:

Supervisionada

Não-supervisionada

Por reforço

Classificação

Associação

Q-Learning

Regressão

Agrupamento

 

 

Detecção de Desvios

 

 

Padrões Sequenciais

 

 

Sumarização

 

Figura ilustrativa dos algoritmos e métodos de aprendizado

 

Tipos de Aprendizagem

Aprendizado supervisionado

São apresentadas ao modelo, exemplos de entradas e saídas desejadas, fornecidas por um "supervisor". O objetivo é aprender uma regra geral que mapeia as entradas para as saídas.

Refere-se ao aprendizado que utiliza varáveis resultantes já classificadas previamente para treinar um algoritmo, ou seja, o conjunto de dados deve conter resposta desejáveis. As varáveis usadas para treinar o modelo são chamadas dependentes e as variáveis que tentamos rever são chamadas de variáveis independentes. Mecanismo de funcionamento:

Treinamento o Modelo

 Aprendizado não-supervisionado

Neste tipo de problema, o conjunto de dados não possui nenhuma marcação que auxilie o algoritmo a encontrar o resultado esperado, deixando-o sozinho para encontrar os padrões e estrutura baseado nas entradas fornecidas. O aprendizado não supervisionado pode ser um objetivo em si mesmo (descobrir novos padrões nos dados) ou um meio para atingir um fim.

De uma forma geral, com aprendizado não supervisionado queremos achar uma representação mais informativa dos dados que temos. Geralmente, essa representação mais informativa é também mais simples, condensando a informação em pontos mais relevantes.

Treinamento o Modelo

Aprendizado por reforço

Um programa de computador interage com um ambiente dinâmico, em que o programa deve desempenhar determinado objetivo (por exemplo, dirigir um veículo). É fornecido, ao programa, feedback quanto a premiações e punições, na medida em que é navegado o espaço do problema. Outro exemplo de aprendizado por reforço é aprender a jogar um determinado jogo apenas jogando contra um oponente.

O futuro é uma variável aleatória: como não se sabe a priori o que irá acontecer, é desejável uma abordagem que leve em consideração essa incerteza, e consiga incorporar as eventuais mudanças no ambiente do processo de tomada da melhor decisão. Essa ideia de fato deriva do conceito de “aprendizagem por reforço” da psicologia, no qual uma recompensa ou punição é dada a um agente, dependendo da decisão tomada; com o tempo e a repetição dos experimentos, espera-se que o agente consiga associar as ações que geram maior recompensa para cada situação que o ambiente apresenta, e passe a evitar as ações que geram punição ou recompensa menor      

Treinamento o Modelo

 

 

Conclusão

A abordagem a ser tomada para gerar um algoritmo que seja efetivo, irá depender muito do problema proposto, porém devemos sempre nos nortear qual o objeto do modelo gerado e qual será a forma de treiná-lo, pois isso irá determinar qual algoritmo iremos utilizar. Existem muitos outros detalhes de cada algoritmo e dos dados que deve ser levado em conta também, entretanto momento se já entendermos a natureza do problema e o método de treinamento já é possível termos um leque de opções. Iremos tratar os principais algoritmos em posts futuros.

Algoritmo Data Science Inteligência Artificial
  • COMENTÁRIOS: 15

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