Você já deve ter conferido em outro artigo nosso o que é Machine Learning e algumas das tecnologias que utilizam essa inovação, como é o caso de sistemas que envolvem o uso de Redes Neurais na inteligência artificial. Nesse novo conteúdo, trouxemos maiores detalhes sobre são os algoritmos e os principais algoritmos de Machine Learning, para você ficar ainda mais por dentro de como funciona essa tecnologia! Veja!

Como funcionam os algoritmos de Machine Learning?

O Machine Learning é um recurso utilizado para propor soluções em desenvolvimentos que possuam uma quantidade muito extensa de variáveis e possibilidades, de modo que essa tecnologia estimula o sistema a solucionar problemas de maneira autônoma, aprendendo sobre as possibilidades e propondo uma saída adequada.

Para que essa dinâmica seja possível, são utilizados algoritmos que analisam os dados de entrada e processam esses dados de modo a prever possíveis saídas, dentro de um intervalo de tempo predefinido. O grande diferencial é que o algoritmo é capaz de testar variadas abordagens, otimizando a sua capacidade de chegar ao resultado correto através do processo de treino e execução.

Lista dos principais algoritmos de Machine Learning

Existe um grande número de algoritmos utilizados no Machine Learning, com finalidades variadas. Dessa forma, a escolha do algoritmo correto varia conforme a finalidade específica do sistema que o utilizará. Outro ponto que deve ser considerado na hora de selecionar qual algoritmo utilizar, é a capacidade de performance da máquina que vai processar o sistema.

Confira aqui uma lista com os principais algoritmos de Machine Learning, utilizamos no mercado atualmente:

  • Regressão Linear
  • Regressão logística
  • Análise discriminante Linear
  • Árvores de decisão
  • Árvore de classificação e regressão
  • Classificação de Naive Bayes
  • Extreme Gradient Boosting – XGBoost
  • SVM (Support Vector Machine)
  • Ensemble Methods
  • LVQ: Learning Vector Quantization
  • Algoritmos de Agrupamento (Clustering)
  • Decomposição em valores singulares
  • Análise de Componentes Principais
  • Análise de componentes independentes
  • KNN (K-vizinhos mais próximos)
  • Random Forest
  • Boosting
  • Algoritmos de redução dimensional

A escolha do algoritmo ideal

Para chegar ao resultado esperado e com a abordagem correta, é preciso escolher o algoritmo mais adequado à sua necessidade. Algumas dicas para realizar essa escolha são:

  • Tenha em mente de maneira clara, qual a finalidade do problema: conheça muito bem a finalidade e o contexto geral da situação a ser analisada pelo algoritmo, entendendo o máximo de detalhes específicos. Se houver saídas conhecidas, o mais indicado é utilizar aprendizagem supervisionada e, também, regressão, caso o resultado seja um valor numérico.
  • Considere a quantidade de dados a ser analisada: alguns tipos de sistemas, como os que utilizam redes neurais, normalmente necessitam de grandes conjuntos de entrada de dados. Lembrando que, caso a base de dados seja muito grande e o algoritmo demasiado complexo, é necessário levar em conta também a capacidade computacional necessária para a execução do sistema.
  • Qual a complexidade do problema e acurácia: A complexidade do problema determina o grau de acurácia desejado, facilitando a escolha do algoritmo que se encaixa melhor no grau de precisão necessário.
  • Tempo adequado para execução do algoritmo e obtenção de resposta: o tempo deve ser levado em conta, considerando que alguns tipos de problemas podem requerer decisões em tempo real e com grande agilidade. Pode haver também, problemas que requeiram respostas dentro de um intervalo aceitável de tempo. Enfim, analisar o tempo correto de resposta, conforme a necessidade do problema, é fundamental para escolher o melhor algoritmo.

Aprimore os seus sistemas com o uso de algoritmos!

Se você desenvolve sistemas que apostam nas inovações relacionadas ao aprendizado de máquina, não deixe de explorar mais as opções de algoritmos e aperfeiçoar os seus programas! Isso pode, inclusive, te ajudar na hora de concorrer a vagas de emprego! Lembrando que, caso tenha dúvidas, sugestões ou comentários sobre os principais algoritmos de Machine Learning, escreva aqui!

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