No mundo da inteligência artificial, os modelos de machine learning ocupam o centro das atenções. Eles são responsáveis por uma ampla gama de tarefas, desde o reconhecimento de imagens até o processamento de linguagem natural. Em sua essência, os modelos de machine learning são algoritmos que ficam cada vez melhores com o tempo, aprendendo com os dados. Com isso, eles estão sempre se adaptando e evoluindo com base nos padrões e nas informações que encontram.
Neste post, faremos uma descrição do processo geral da implementação desses algoritmos fantásticos.
Algoritmos de machine learning
O objetivo principal de um modelo de machine learning é fazer previsões precisas com base em padrões e insights aprendidos com os dados. Algoritmos de machine learning aprendem através de seus treinamentos. Nessa etapa, os algoritmos devem identificar padrões e relações presentes nos dados. Porém, o objetivo de um modelo de machine learning não é apenas aprender os dados de treinamento, mas generalizar seu aprendizado para fazer previsões sobre dados inéditos do mundo real.
Dados
Modelos de machine learning aprendem identificando padrões e relações nos dados. Portanto, os dados são sua força central. O desempenho e a eficácia de um modelo de machine learning dependem muito da qualidade, quantidade e relevância dos dados nos quais ele é treinado. A razão para isso é simples: quanto mais diversificados e representativos forem os dados, melhor se tornará o modelo no reconhecimento e generalização de padrões, fazendo previsões precisas em situações novas.
Portanto, a primeira etapa no desenvolvimento de um modelo de machine learning é a obtenção dos dados e a seleção dos recursos que serão usados. Recursos são as características ou atributos dos dados que o modelo usa para fazer previsões.
Pré-processamento
O pré-processamento de dados é uma etapa crucial na preparação dos dados brutos para modelos de machine learning. Essa etapa comumente envolve:
Tratamento de dados ausentes: os dados do mundo real geralmente apresentam valores ausentes. O pré-processamento de dados envolve estratégias para lidar com dados faltantes, como imputação de valores ou remoção de dados incompletos.
Normalização e dimensionamento: os recursos do conjunto de dados frequentemente possuem escalas e unidades diferentes. A normalização e o dimensionamento são essenciais para padronizar seus valores e garantir que nenhum recurso domine o processo de aprendizagem.
Tratamento de valores discrepantes: valores discrepantes, ou valores extremos, podem distorcer o processo de aprendizagem. Técnicas de detecção e remoção de valores discrepantes ajudam na criação de um modelo mais robusto.
Codificação de dados não-numéricos: algoritmos de machine learning exigem geralmente entradas numéricas. Porém, dados do mundo real frequentemente têm valores não-numéricos como dados categóricos. Para essas situações, o pré-processamento deve incluir a codificação de variáveis em um formato numérico que o modelo possa compreender.
Engenharia de recursos: envolve a criação de novos recursos ou a modificação dos existentes para aprimorar a capacidade de aprendizagem do modelo.
Balanceamento de classes: em tarefas de classificação, desequilíbrios na distribuição de classes podem criar modelos tendenciosos. Técnicas como superamostragem de classes minoritárias ou subamostragem de classes majoritárias ajudam a criar um conjunto de dados equilibrado.
Redução da Dimensionalidade: conjuntos de dados de muitas dimensões tornam os modelos computacionalmente caros. Técnicas como PCA podem ser usadas para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados com a preservação das informações relevantes.
A seleção do algoritmo
Escolher o algoritmo de machine learning para uma tarefa específica requer uma abordagem cuidadosa e sistemática. Essa escolha deve incluir os seguintes critérios:
Definição do problema: qual é o problema que o algoritmo precisará resolver? É uma classificação, regressão, agrupamento ou outro tipo de tarefa? Compreender a natureza do seu problema é o primeiro passo para restringir os algoritmos adequados.
Tamanho e a distribuição do conjunto de dados: alguns algoritmos funcionam melhor com grandes conjuntos de dados, enquanto outros podem ser adequados para conjuntos menores. Além disso, se o conjunto de dados estiver desequilibrado com um número maior de dados de algumas classes do que de outras, opte por algoritmos que lidam melhor com esses cenários como Random Forest.
Complexidade do problema: para problemas simples, um algoritmo simples pode ser suficiente, enquanto problemas complexos podem exigir modelos mais sofisticados.
Entenda as suposições do algoritmo: cada algoritmo de machine learning faz certas suposições sobre os dados. Por exemplo, a regressão linear assume uma relação linear entre variáveis. Garanta que as suposições do algoritmo escolhido sejam coerentes com as características dos seus dados.
Interpretabilidade: algumas aplicações requerem modelos interpretáveis, nos quais os processos de tomada de decisão dos algoritmos são transparentes e de fácil compreensão. Modelos lineares e árvores de decisão costumam ser mais interpretáveis do que métodos como redes neurais.
Recursos computacionais: modelos de deep learning, por exemplo, podem exigir um poder computacional significativo, enquanto algoritmos mais simples, como a regressão logística, podem ser computacionalmente mais eficientes.
Por fim, explore. Experimente diferentes algoritmos e avalie seus desempenhos.
Treinamento
A próxima fase de um modelo de machine learning é a sua inicialização e treinamento. Durante a inicialização, o modelo é configurado com parâmetros iniciais. Depois vem o treinamento, onde o modelo sistematicamente ajusta seus parâmetros para minimizar erros cometidos. Ele faz previsões, recebem feedback sobre seu desempenho e ajusta seus parâmetros de acordo. Este ciclo constante de previsão e refinamento permite que o modelo melhore gradualmente a sua precisão e eficácia.
Implantação
Assim que o treinamento termina, o modelo se prepara para seu ato final: a implantação. Essa é a etapa em que o modelo entra no mundo real, aplicando os insights aprendidos para fazer previsões ou automatizar processos de tomada de decisões. Para essa etapa, os desafios incluem selecionar as formas de compartilhamento do modelo com o público geral, como garantir sua contínua atualização e robustez e como lidar com questões éticas que possam surgir. Portanto, o sucesso de um modelo é medido não apenas pela sua precisão num ambiente controlado, mas também pela sua capacidade de navegar pelas complexidades do mundo real.
Concluindo: a jornada sem fim de aprendizagem
Modelos de machine learning, diferentemente de algoritmos estáticos, possuem uma jornada contínua de aprendizagem e adaptação. Como consequência, o desenvolvimento de um modelo desses é um processo intricado, cheio de desafios, mas também bastante estimulante.
