Os 10 melhores algoritmos de aprendizado de máquina que você deve conhecer em 2021 | Simplilearn

Em um mundo onde quase todas as tarefas manuais estão sendo automatizadas, a definição de manual está mudando. Algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar os computadores a jogar xadrez, realizar cirurgias e ficar mais inteligentes e pessoais.

Estamos vivendo em uma era de constante progresso tecnológico e, observando como a computação avançou ao longo dos anos, podemos prever o que virá nos próximos dias.

Uma das principais características desta revolução que se destaca é a democratização das ferramentas e técnicas de computação. Nos últimos cinco anos, os cientistas de dados construíram máquinas sofisticadas de processamento de dados executando técnicas avançadas perfeitamente. Os resultados foram surpreendentes.

Aqui está a lista dos 10 principais algoritmos de aprendizado de máquina (ML) comumente usados:

1. regressão linear
2. Regressão logística
3. árvore de decisão
4. algoritmo SVM
5. Algoritmo Naive Bayes
6. algoritmo KNN
7. K-médias
8. Algoritmo de floresta aleatório
9. Algoritmos de redução de dimensionalidade
10. Algoritmo de aumento de gradiente e algoritmo AdaBoosting

Como aprender esses algoritmos vitais pode aprimorar suas habilidades no aprendizado de máquina

Se você for um cientista de dados ou uma máquina entusiasta do aprendizado, você pode usar essas técnicas para criar projetos funcionais de aprendizado de máquina.

Existem três tipos de algoritmos de aprendizado de máquina mais populares, ou seja, aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. Todas as três técnicas são usadas nesta lista de 10 algoritmos de aprendizado de máquina comuns:

Algoritmos de aprendizado de máquina

1. Regressão Linear

Para entender a funcionalidade de funcionamento desse algoritmo, imagine como você organizaria toras de madeira aleatórias em ordem crescente de peso. Existe um problema; no entanto-você não pode pesar cada tora. Você tem que adivinhar seu peso apenas olhando para a altura e circunferência da tora (análise visual) e organizá-los usando uma combinação desses parâmetros visíveis. É assim que é a regressão linear no aprendizado de máquina.

Neste processo, uma relação é estabelecida entre as variáveis ​​independentes e dependentes ajustando-as a uma linha. Esta linha é conhecida como linha de regressão e representada por uma equação linear Y=a * X + b.

Nesta equação:

• Y-Variável dependente
• a-Declive
• X-Variável independente
• b-Interceptar

Os coeficientes a & b são derivados minimizando a soma da diferença quadrada da distância entre os pontos de dados e a linha de regressão.

2. Regressão Logística

Regressão logística é usada para estimar valores discretos (geralmente valores binários como 0/1) de um conjunto de variáveis ​​independentes. Ajuda a prever a probabilidade de um evento ajustando os dados a uma função logit. Também é chamada de regressão logit.

Esses métodos listados abaixo são frequentemente usados ​​para ajudar a melhorar os modelos de regressão logística:

• incluir termos de interação
• elimine recursos
• técnicas de regularização
• use um modelo não linear

3. Árvore de Decisão

O algoritmo de árvore de decisão no aprendizado de máquina é um dos algoritmos mais populares em uso hoje; este é um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para classificar problemas. Funciona bem classificando para variáveis ​​dependentes categóricas e contínuas. Neste algoritmo, dividimos a população em dois ou mais conjuntos homogêneos com base nos atributos/variáveis ​​independentes mais significativos.

4. Algoritmo SVM (Máquina de Vetor de Suporte)

O algoritmo SVM é um método de algoritmo de classificação no qual você plota dados brutos como pontos em um espaço n-dimensional (onde n é o número de recursos que você tem). O valor de cada recurso é então vinculado a uma coordenada específica, facilitando a classificação dos dados. Linhas chamadas classificadores podem ser usadas para dividir os dados e representá-los em um gráfico.

5. Algoritmo Naive Bayes

Um classificador Naive Bayes pressupõe que a presença de um determinado recurso em uma classe não está relacionado à presença de qualquer outro recurso.

Mesmo que esses recursos estejam relacionados entre si, um classificador Naive Bayes consideraria todas essas propriedades independentemente ao calcular a probabilidade de um determinado resultado.

Um modelo Bayesiano ingênuo é fácil de construir e útil para grandes conjuntos de dados. É simples e é conhecido por superar até mesmo métodos de classificação altamente sofisticados.

6. Algoritmo KNN (K-vizinhos mais próximos)

Este algoritmo pode ser aplicado a problemas de classificação e regressão. Aparentemente, na indústria de ciência de dados, é mais amplamente usado para resolver problemas de classificação. É um algoritmo simples que armazena todos os casos disponíveis e classifica quaisquer novos casos, tendo a maioria dos votos de seus k vizinhos. O caso é então atribuído à classe com a qual tem mais em comum. Uma função de distância realiza esta medição.

KNN pode ser facilmente compreendido comparando-o com o real vida. Por exemplo, se você deseja informações sobre uma pessoa, faz sentido conversar com seus amigos e colegas!

Itens a serem considerados antes de selecionar K Algoritmo de vizinhos mais próximos:

• KNN é computacionalmente caro
• As variáveis ​​devem ser normalizadas, ou então variáveis ​​de faixa mais alta podem influenciar o algoritmo
• Os dados ainda precisam ser pré-processados.

7. K-médias

É um algoritmo de aprendizagem não supervisionado que resolve problemas de agrupamento. Os conjuntos de dados são classificados em um determinado número de clusters (vamos chamar esse número K) de forma que todos os pontos de dados dentro de um cluster sejam homogêneos e heterogêneos em relação aos dados em outros clusters.

Como clusters de formulários K-means:

• O algoritmo K-means escolhe k número de pontos, chamados de centróides, para cada cluster.
• Cada ponto de dados forma um cluster com os centróides mais próximos, ou seja, clusters K.
• Agora ele cria novos centróides com base nos membros do cluster existentes.
• Com esses novos centróides, a distância mais próxima para cada ponto de dados é determinada. Este processo é repetido até que os centróides não mudem.

8. Algoritmo de floresta aleatório

Um coletivo de árvores de decisão é chamado de Floresta Aleatória . Para classificar um novo objeto com base em seus atributos, cada árvore é classificada e a árvore “vota” para aquela classe. A floresta escolhe a classificação com mais votos (acima de todas as árvores na floresta).

Cada árvore é plantada e cultivada da seguinte maneira:

• Se o número de casos no conjunto de treinamento for N, uma amostra de N casos é obtida aleatoriamente. Este exemplo será o conjunto de treinamento para o crescimento da árvore.
• Se houver M variáveis ​​de entrada, um número m <
• Cada árvore é cultivada da forma mais substancial possível. Não há poda.

9. Algoritmos de redução de dimensionalidade

No mundo de hoje, grandes quantidades de dados estão sendo armazenadas e analisadas por empresas, agências governamentais e organizações de pesquisa. Como cientista de dados, você sabe que esses dados brutos contêm muitas informações-o desafio é identificar padrões e variáveis ​​significativas.

Algoritmos de redução de dimensionalidade, como árvore de decisão, análise de fator, relação de valor ausente e floresta aleatória, podem ajudá-lo a encontrar detalhes relevantes.

10. Algoritmo de Gradient Boosting e AdaBoosting Algorithm

Esses são algoritmos de otimização usados ​​quando grandes cargas de dados precisam ser manipuladas para fazer previsões com alta precisão. Boosting é um algoritmo de aprendizagem de conjunto que combina o poder preditivo de vários estimadores de base para melhorar a robustez.

Resumindo, ele combina vários preditores fracos ou médios para construir um preditor forte. Esses algoritmos de impulso sempre funcionam bem em competições de ciência de dados como Kaggle, AV Hackathon, CrowdAnalytix. Esses são os algoritmos de aprendizado de máquina mais preferidos atualmente. Use-os, junto com os códigos Python e R, para obter resultados precisos.

Conclusão

Se você deseja construa uma carreira em aprendizado de máquina , comece agora mesmo. O campo está aumentando e, quanto mais cedo você entender o escopo das ferramentas de aprendizado de máquina, mais cedo poderá fornecer soluções para problemas de trabalho complexos. No entanto, se você tem experiência na área e deseja impulsionar sua carreira, pode fazer o Programa de Pós-Graduação em IA e Aprendizado de Máquina em parceria com a Purdue University em colaboração com a IBM. Este programa oferece um conhecimento profundo de Python, algoritmo de aprendizado profundo com o fluxo do tensor, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala, visão computacional e aprendizado por reforço.

Confira o vídeo do Simplilearn sobre o”Algoritmo de aprendizado de máquina”.

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