10 algoritmos que todo cientista de dados deve conhecer!

No mundo de hoje, todas as tarefas estão sendo automatizadas. Com nossas mentes poderosas, temos nosso trabalho mais fácil e muito mais eficiente. Criamos algoritmos de aprendizado de máquina que permitem às máquinas verificar nossa condição médica, brincar conosco e até ficar mais inteligentes. Estamos vivendo uma era em que há um rápido avanço na tecnologia e agora podemos prever o que pode acontecer no futuro.

Nos últimos anos, os cientistas de dados projetaram e criaram máquinas sofisticadas que executam tarefas avançadas com facilidade e proficiência. E os resultados são simplesmente sensacionais! Portanto, aprender esses aspectos importantes dos algoritmos vai aprimorar suas habilidades sobre o Machine Learning.

Aqui estão os dez algoritmos que todo cientista de dados como você deve conhecer hoje, para que nosso futuro possa ser cada vez melhor.

1 – Árvore de decisão

Uma árvore de decisão é um algoritmo projetado para responder sim ou não a perguntas com determinados parâmetros. Está entre as maneiras mais simples de produzir algoritmos maravilhosamente definidos. Elimina o excesso de concentração e a criação de árvores grandes, o que é desnecessário na criação de algoritmos preditivos. Funciona melhor quando usado para classificar variáveis ​​dependentes e categóricas contínuas.

2 – Regressão linear

Como você organizaria toras aleatórias de madeira em ordem de peso, sem pesar cada tora? Você pode avaliar o peso de cada log apenas olhando para ele. E é disso que se trata a regressão linear. 

Trata-se de usar a análise visual e organizar os parâmetros em ordem. No final, é criada uma relação entre variáveis ​​dependentes e independentes apenas colocando-as em uma linha. A linha é chamada de linha de regressão e a equação representada por ela é Y = a * X + b

Onde:

  • Y é a variável dependente;
  • a é a inclinação;
  • X é a variável independente;
  • e b é a interceptação.

3 – Regressão logística

A regressão logística tem sido usada há muito tempo na estimativa de valores discretos, como valores binários de um grupo de variáveis ​​independentes. 

Permite prever a probabilidade de uma ocorrência, alimentando os dados em uma função lógica, também conhecida como regressão logit. Alguns dos métodos usados ​​para melhorar a regressão logística incluem a eliminação de recursos, incluindo termos de interação, usando modelos não lineares e técnicas de regulação.

4 – Máquina de vetores de suporte

A máquina de vetores de suporte é um método usado para classificar como você plota dados como pontos no espaço x-dimensional, e o “x” aqui representa o número de recursos que você possui. 

O valor de um recurso específico é combinado com uma coordenada específica, facilitando a classificação dos dados. Linhas conhecidas como classificadores também são usadas para dividir dados e ajudá-lo a plotar e criar um gráfico.

5 – Baías ingénuas

O classificador Naïve Bayes trabalha no pressuposto de que, quando um recurso em particular está presente em uma classe, ele não tem relação com a presença de outro recurso. Se os recursos estiverem relacionados, este algoritmo classificará e considerará todas as propriedades ou variáveis ​​de forma independente ao projetar a probabilidade de um determinado resultado.

Um algoritmo Naïve Bayes é fácil de projetar e construir para grandes dados. É simples, prático e os cientistas de dados sabem que superam métodos muito sofisticados de classificação.

6 – K vizinhos mais próximos

Os vizinhos mais próximos podem ser facilmente compreendidos por este exemplo. Se eu quiser conhecê-lo melhor ou obter mais informações sobre você, posso conversar com sua família, amigos e colegas de trabalho.

K-vizinhos-mais-próximos

Este método pode ser usado para classificar e resolver quebra-cabeças de regressão. No setor de dados, é usado por muitos para resolver quebra-cabeças e problemas de classificação. É um algoritmo eficiente que salva todos os casos disponíveis e classifica os casos novos, obtendo o voto da maioria dos vizinhos, neste caso, k. 

Agora, o caso está alocado para a classe com maior nível de similaridade. E uma função de distância é responsável por executar esta operação.  

Embora esse algoritmo sempre funcione, é caro calcular, as informações adquiridas precisam ser processadas e você deve normalizar as variáveis ​​para evitar vieses.

7 – Floresta aleatória (Random Forest)

Uma floresta aleatória é simplesmente uma coleção de árvores de decisão. Para você classificar um objeto ou variável sobre seus atributos, você precisa classificar cada árvore e os votos de cada árvore dessa classe específica. 

A floresta então escolhe uma classificação específica com os votos mais altos, deixando todas as outras árvores na floresta. Toda árvore pode ser plantada usando o procedimento a seguir:

(1) Se X representa o número de casos em um conjunto X, uma seção de X casos é tomada aleatoriamente. A amostra então funcionará como um conjunto de treinamento para cultivar as árvores. 

(2) Em um caso em que existem variáveis ​​Y para inserir, um número y <. 

(3) Toda árvore é cultivada em todo o seu potencial. Nenhuma poda é feita.

8 – Cluster K-Means

Esse algoritmo não é supervisionado e pode resolver quebra-cabeças de cluster. Os conjuntos de dados são classificados em uma quantidade ou número específico de clusters (neste caso, chamaremos de X) de maneira que os pontos de dados em um cluster sejam heterogêneos e homogêneos com as informações adquiridas em todos os clusters. 

O algoritmo K seleciona o número de pontos k conhecidos como centróides para um cluster específico. Cada ponto de dados cria um cluster com os centróides mais próximos, ou seja, k clusters. Em seguida, ele cria um conjunto de novos centróides sobre os membros existentes do cluster.

Agora, esses novos centróides se formaram para determinar a distância mais próxima de cada ponto de dados. O processo é repetido várias vezes até que os centróides não mudem.

9 – Algoritmos de redução de dimensionalidade

Hoje, a quantidade de dados armazenados por governos, empresas e empresas de pesquisa é enorme. Cientistas de dados sabem que esses dados contêm muitas informações e o desafio é identificar padrões e variáveis ​​exclusivos. Os algoritmos de redução de dimensionalidade podem ajudá-lo a resolver quebra-cabeças e problemas.

10 – Algoritmos de aumento de gradiente

Algoritmos de aumento de gradiente

Esses algoritmos são usados ​​para aumentar quando grandes quantidades de dados precisam ser manipuladas para que você faça previsões com maior precisão. O impulso é um algoritmo essencial de aprendizado que reúne poderes de previsão de dois ou mais estimadores para aumentar a robustez.

Conclusão

Se você estiver interessado em dominar o campo de aprendizado de máquina, precisará começar no caminho certo. Ao aprender os algoritmos discutidos neste artigo, você estará à frente dos demais e terá a capacidade de resolver problemas complexos no futuro.

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