Machine Learning do zero – Guia completo para iniciantes
"Conceitos fundamentais de Machine Learning do zero - Guia completo para iniciantes.
Publicado em 3 de agosto de 2023
Glossário
Conceitos Fundamentais de Machine Learning do zero – Guia completo para iniciantes
Introdução
O Machine Learning tem sido uma das áreas de maior crescimento e interesse nos últimos anos. Com sua capacidade de extrair insights valiosos a partir de grandes conjuntos de dados, o Machine Learning está impulsionando avanços significativos em várias áreas, desde saúde e finanças até transporte e marketing. Se você é um iniciante interessado em explorar esse campo emocionante, este guia completo de Machine Learning do zero é para você.
Conceitos Fundamentais de Machine Learning
Aprendizado de máquina
O que é exatamente o aprendizado de máquina? É um subcampo da inteligência artificial que se concentra em desenvolver algoritmos e modelos que permitem que as máquinas “aprendam” a partir de dados e tomem decisões ou façam previsões com base nesse aprendizado.
Dados
Os dados são o combustível do Machine Learning. Sem dados relevantes, precisos e de qualidade, os modelos de Machine Learning não serão capazes de fornecer resultados precisos. É importante entender os diferentes tipos de dados, como dados estruturados e não estruturados, e como coletar, preparar e processar os dados para uso em algoritmos de Machine Learning.
Algoritmos de Machine Learning
Existem vários algoritmos de Machine Learning que são usados para treinar modelos e extrair insights dos dados. Alguns dos algoritmos mais comuns incluem regressão linear, árvores de decisão, k-means, redes neurais e muito mais. Cada algoritmo tem seus próprios pontos fortes e fracos, e é importante entender como eles funcionam e quando usá-los.
Pré-processamento de dados
Antes de treinar modelos de Machine Learning, os dados precisam passar por um processo de pré-processamento. Isso envolve a limpeza dos dados, tratamento de valores ausentes, normalização e transformação de dados, entre outras etapas. O pré-processamento de dados desempenha um papel crucial no desempenho final do modelo de Machine Learning.
Avaliação de modelos
Uma vez que você tenha treinado seu modelo de Machine Learning, é importante avaliar sua performance. Existem várias métricas para avaliar a qualidade de um modelo, como acurácia, precisão, recall e F1-score. Compreender essas métricas e saber interpretar os resultados da avaliação do modelo é essencial para melhorar e otimizar seus modelos.
Algoritmos de Aprendizado de Máquina do zero – Guia completo para iniciantes
Após compreender os conceitos fundamentais de Machine Learning, é hora de mergulharmos nos algoritmos que impulsionam o aprendizado de máquina. Os algoritmos de Machine Learning são os blocos de construção essenciais para criar modelos inteligentes capazes de extrair insights e tomar decisões com base em dados. Neste guia completo de Algoritmos de Aprendizado de Máquina do zero, exploraremos alguns dos algoritmos mais comuns e úteis para iniciantes:
1. Regressão Linear:
– Este é um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para prever valores contínuos com base em uma relação linear entre as variáveis. É comumente utilizado em problemas de previsão de preços, análise de tendências, entre outros.
2. Árvores de Decisão:
– As árvores de decisão são estruturas de fluxograma que ajudam a tomar decisões com base em uma série de condições. Elas são muito úteis para classificação e regressão, além de serem facilmente interpretáveis.
3. Algoritmo K-means:
– Esse algoritmo de aprendizado não supervisionado é usado para realizar agrupamento de dados. O objetivo do K-means é agrupar amostras de tal forma que as amostras em cada grupo sejam similares entre si, enquanto os grupos em si sejam distintos.
4. Redes Neurais:
– As redes neurais são algoritmos de aprendizado profundo (deep learning) inspirados pelo funcionamento do cérebro humano. Elas são compostas por camadas de neurônios artificiais interconectados e são utilizadas para resolver diversos problemas complexos, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, entre outros.
5. Máquinas de Vetor de Suporte (SVM):
– As SVMs são algoritmos de aprendizado supervisionado que mapeiam dados em um espaço dimensional superior, permitindo a separação das classes por um hiperplano de decisão. As SVMs são amplamente utilizadas em problemas de classificação, detecção de anomalias e análise de textos.
6. Florestas Aleatórias (Random Forests):
– As florestas aleatórias são um conjunto de árvores de decisão construídas a partir de subconjuntos aleatórios do conjunto de dados de treinamento. Essas árvores trabalham em conjunto para chegar a uma decisão final. As florestas aleatórias são aplicadas em problemas de classificação, regressão e detecção de anomalias.
7. Algoritmos de Aprendizado por Reforço:
– Neste tipo de algoritmo, um agente aprende a tomar ações em um ambiente para maximizar uma recompensa cumulativa. Ele é usado em jogos, robótica, controle de processos, entre outros.
Estes são apenas alguns exemplos de algoritmos de Machine Learning que você pode explorar. Cada algoritmo tem suas próprias características, pontos fortes e fracos, sendo importante entender as situações em que eles são mais adequados. Ao longo da sua jornada de aprendizado, você descobrirá novos algoritmos e técnicas que ampliarão seu conhecimento em Machine Learning do zero – Guia completo para iniciantes.
No entanto, é importante ressaltar que não existe um algoritmo certo ou errado para todas as situações. A escolha do algoritmo depende do problema, dos dados disponíveis e dos objetivos que você deseja alcançar. Portanto, experimente diferentes algoritmos e avalie suas performances para encontrar a melhor solução para cada desafio.
Continue sua jornada de aprendizado, adquira experiência prática e explore novos algoritmos e técnicas, pois a área de Machine Learning está em constante evolução. Lembre-se de praticar com conjuntos de dados reais, participar de competições e projetos para aprimorar suas habilidades. Com dedicação e perseverança, você se tornará um especialista em Machine Learning do zero – Guia completo para iniciantes em pouco tempo!
A Awari é a melhor plataforma para aprender sobre ciência de dados no Brasil.
Aqui você encontra cursos com aulas ao vivo, mentorias individuais com os melhores profissionais do mercado e suporte de carreira personalizado para dar seu próximo passo profissional e aprender habilidades como Data Science, Data Analytics, Machine Learning e mais.
Já pensou em aprender de maneira individualizada com profissionais que atuam em empresas como Nubank, Amazon e Google? Clique aqui para se inscrever na Awari e começar a construir agora mesmo o próximo capítulo da sua carreira em dados.
Aprenda uma nova língua na maior escola de idioma do mundo!
Conquiste a fluência no idioma que sempre sonhou com uma solução de ensino completa.
+ 400 mil alunos
Método validado
Aulas
Ao vivo e gravadas
+ 1000 horas
Duração dos cursos
Certificados
Reconhecido pelo mercado
Artigos Relacionados
Confira abaixo mais conteúdos sobre o tema
Inteligência Artificial: Como o WhatsApp utiliza a IA para melhorar a experiência do usuário
A inteligência artificial no WhatsApp é uma realidade em...
Inteligência Artificial: O Futuro da Tecnologia Educacional
A implementação da Inteligência Artificial na educação traz benefícios...
Inteligência Artificial: Como Vetorizar uma Imagem
Como funciona a vetorização utilizando inteligência artificial? Descubra como...
