8 algoritmos de Machine Learning que você precisa conhecer

Por trás de toda aplicação de inteligência artificial e Machine Learning, existem algoritmos de Machine Learning — um conjunto de regras e cálculos estatísticos que ensina o computador a aprender com os dados. 

Para líderes e profissionais que desejam aplicar IA em seus negócios, não é preciso ser um cientista de dados, mas entender os principais tipos de algoritmos e para que servem é um diferencial estratégico.

Este conteúdo apresenta 8 dos algoritmos mais importantes e amplamente utilizados, explicando como funcionam e, o mais importante, que tipo de problema de negócio eles resolvem.

O que são algoritmos de Machine Learning?

Algoritmos de Machine Learning são conjuntos de instruções que permitem a um computador explorar dados complexos e encontrar um sentido neles. Cada algoritmo é um conjunto finito de passos que a máquina segue para aprender padrões e, com base nesse aprendizado, realizar tarefas específicas sem precisar de programação explícita para cada regra.

Pense nos algoritmos como uma caixa de ferramentas, em que cada ferramenta é projetada para um tipo específico de trabalho. A escolha do algoritmo correto não é apenas uma decisão técnica, mas uma decisão estratégica que determina a eficácia com que um problema de negócio será resolvido.

Como os algoritmos de Machine Learning são categorizados?

Os algoritmos de Machine Learning são categorizados principalmente pelo seu método de aprendizado, sendo os dois mais comuns o Aprendizado Supervisionado e o Aprendizado Não Supervisionado.

• Aprendizado Supervisionado: o algoritmo aprende a partir de dados que já foram rotulados por humanos, ou seja, com as respostas corretas. O objetivo é treinar o sistema para prever um resultado. Essa categoria se divide em problemas de Regressão (prever um número) e Classificação (prever uma categoria).
• Aprendizado Não Supervisionado: o algoritmo recebe dados sem rótulos e sua tarefa é encontrar padrões e estruturas ocultas por conta própria. O objetivo é explorar e entender a organização dos dados. O principal tipo de problema que ele resolve é a Clusterização (agrupamento).

8 algoritmos de Machine Learning essenciais

A seguir, detalhamos oito dos algoritmos de Machine Learning mais essenciais, explicando como funcionam e os problemas de negócio que eles resolvem.

1. Regressão Linear

O algoritmo de Regressão Linear é um método de aprendizado supervisionado que busca encontrar a melhor linha reta que descreve a relação entre uma variável dependente (o que se quer prever) e uma ou mais variáveis independentes (os preditores).

Apesar de sua simplicidade, é um dos algoritmos mais fundamentais e amplamente utilizados por ser altamente interpretável. É a ferramenta ideal para prever valores contínuos, como estimar o preço de um imóvel com base em sua área, prever as vendas do próximo mês com base em investimentos em marketing, ou estimar o tempo de entrega de um produto com base na distância.

2. Regressão Logística

A Regressão Logística é um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para classificação, que calcula a probabilidade de um determinado dado pertencer a uma de duas categorias (binário).

Apesar do nome regressão, seu resultado é uma probabilidade (um valor entre 0 e 1), que é então usada para classificar. É ideal para problemas de classificação binária, como determinar se um e-mail é spam ou não, se um cliente vai cancelar um serviço (churn) ou não, ou se uma transação com cartão de crédito é fraudulenta ou não.

3. Árvores de Decisão (Decision Trees)

As Árvores de Decisão são um algoritmo de aprendizado supervisionado que cria um modelo semelhante a um fluxograma, em que cada nó representa uma pergunta sobre um atributo e cada ramo representa a resposta.

A grande vantagem desse algoritmo é sua interpretabilidade. O modelo é visual e fácil de entender, sendo considerado um modelo caixa-branca. É ideal para aplicações em que é fundamental entender o porquê da decisão, como na qualificação de leads de vendas, em sistemas simples de aprovação de crédito ou para auxiliar no diagnóstico médico inicial.

4. Random Forest (Florestas Aleatórias)

O Random Forest é um algoritmo de aprendizado supervisionado que opera como um conjunto de muitas Árvores de Decisão. Cada árvore do conjunto “vota” em uma classificação, e a decisão da maioria das árvores é o resultado.

Essa abordagem de sabedoria da multidão corrige a principal fraqueza de uma única árvore de decisão: a tendência de se superespecializar nos dados de treino (overfitting). Isso torna o Random Forest muito mais preciso e robusto, sendo ideal para detecção de fraudes mais complexas, análise de risco de crédito e previsão de doenças com base em múltiplos fatores.

5. Support Vector Machines (SVM)

O Support Vector Machines (SVM) é um algoritmo de aprendizado supervisionado para classificação. Ele encontra a linha (ou hiperplano) que melhor separa os dados em diferentes classes, maximizando a margem ou a distância entre os pontos mais próximos de cada classe.

É um algoritmo muito poderoso, especialmente eficaz em problemas com muitas variáveis (alta dimensionalidade). É amplamente utilizado na classificação de textos, no reconhecimento de imagens, como dígitos escritos à mão, e em problemas de bioinformática, como a classificação de amostras genéticas.

6. K-Means Clustering

O K-Means Clustering é o principal algoritmo de aprendizado não supervisionado, projetado para agrupar dados não rotulados em um número ‘K’ de clusters (grupos).

Ele funciona garantindo que os pontos de dados dentro de um mesmo cluster sejam o mais semelhantes possível, e os pontos em clusters diferentes sejam o mais distintos possível.

É a ferramenta perfeita para segmentação de clientes em grupos com comportamentos de compra parecidos, organização de documentos por tópico e detecção de anomalias (um ponto que não se encaixa em nenhum grupo).

7. K-Nearest Neighbors (KNN)

O K-Nearest Neighbors (KNN) é um algoritmo de aprendizado supervisionado simples e intuitivo que classifica um novo dado com base na classe da maioria de seus “vizinhos” mais próximos no conjunto de treinamento.

Ele não aprende um modelo de forma explícita, mas memoriza os dados de treino. Para classificar um novo ponto, ele olha para os ‘K’ pontos mais próximos a ele e assume a classe mais comum entre eles.

É ideal para sistemas de recomendação simples (ex: “clientes que compraram isso também gostaram disso”) e reconhecimento de padrões.

8. Gradient Boosting Machines (GBM)

O Gradient Boosting Machines (GBM) é um algoritmo de aprendizado supervisionado de alta performance que constrói modelos de forma sequencial, em que cada novo modelo tenta corrigir os erros do modelo anterior.

É uma técnica muito poderosa e frequentemente vencedora em competições de Machine Learning por sua altíssima precisão. É ideal para problemas de alta complexidade que exigem o máximo de performance, como no ranking de resultados de busca, na previsão de risco financeiro e na detecção de ameaças cibernéticas.

Como escolher o algoritmo de Machine Learning certo?

Para escolher o algoritmo de Machine Learning certo, é preciso analisar quatro fatores principais: a natureza do problema de negócio, as características dos seus dados, a necessidade de interpretabilidade do modelo e os requisitos de performance.

• Entenda seu problema: você quer prever um número (regressão), uma categoria (classificação) ou agrupar seus dados (clusterização)? A resposta a essa pergunta já elimina muitas opções.
• Conheça seus dados: qual o volume e a qualidade dos seus dados? Você tem dados rotulados para um aprendizado supervisionado ou precisará explorar dados não rotulados?
• Considere a interpretabilidade: em alguns setores, como o financeiro e o de saúde, você precisa entender o porquê da decisão. Nesses casos, modelos caixa-branca como Árvores de Decisão são preferíveis. Se a precisão for o único critério, modelos caixa-preta como GBM podem ser a melhor escolha.
• Pense na velocidade e nos recursos: alguns algoritmos são mais rápidos para treinar e para fazer previsões do que outros. Considere os recursos computacionais disponíveis e a necessidade de respostas em tempo real.

Algoritmos de Machine Learning são ferramentas para resolver problemas

É fundamental entender que algoritmos de Machine Learning são ferramentas para resolver problemas de negócio, e não fins em si mesmos.

A chave para o sucesso não é conhecer a matemática por trás de cada um, mas sim entender que tipo de ferramenta é a mais adequada para o desafio que sua empresa enfrenta.

A melhor abordagem é sempre começar com o problema de negócio e, a partir dele, selecionar o algoritmo que pode gerar o maior impacto.

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FAQ — perguntas frequentes sobre algoritmos de Machine Learning

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