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Sou formado em Ciência da Computação pela UNIR. Atualmente, sou Instrutor na Escola de Dados. Gosto muito de aprender e compartilhar conhecimento. Apaixonado por Python e Dados.
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Em toda área de atuação existem diversos problemas que devem ser enfrentados para alcançar um objetivo, e na área de Machine Learning não é diferente. Em diferentes contextos, podemos encontrar soluções que surgem de uma mesma origem. Ao explorar o vasto universo do aprendizado de máquina, identificamos uma técnica fundamental para resolver diversos problemas: a classificação. Neste artigo, vamos abordar os principais problemas resolvidos por algoritmos de classificação em Machine Learning, explorando como podem ser solucionados por meio de três categorias.
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A classificação faz parte de um conjunto de técnicas que aprendem a partir de exemplos, conhecido como Aprendizado Supervisionado. Neste tipo de aprendizado, sabemos quais são os nossos dados de entrada e também quais são os rótulos corretos. Ao treinar o modelo com base nos resultados conhecidos, é possível encontrar padrões nos dados, pois o processo envolve o ajuste dos parâmetros dos modelos para minimizar o erro entre as previsões e os valores reais
A classificação é um dos principais conceitos de Machine Learning, que envolve a categorização de dados com base nas suas características. Em outras palavras, é o processo de entender, reconhecer padrões e agrupar o conjunto de dados em categorias, com a ajuda de dados de treino pré-categorizados, de maneira que seja possível determinar quais rótulos serão aplicados em dados não observados.
Imagine que você está montando uma playlist de músicas para uma festa e precisa escolher três estilos musicais diferentes: rock, música eletrônica e hip-hop. Nesse caso, você precisa conhecer as características de cada um desses estilos para criar uma playlist que seus convidados gostem.
Como alguém que gosta de música, você já ouviu esses estilos antes e consegue identificar os padrões únicos de cada um deles. Essa habilidade de identificar os padrões é semelhante à classificação de dados em Machine Learning, como categorizar o gênero musical de uma canção com base em suas características. Abaixo temos uma representação gráfica desse exemplo:
Na classificação, esse mesmo princípio acontece, pois precisamos saber antecipadamente quais são as respostas corretas para aprendermos os atributos que caracterizam cada categoria. Isso nos permite responder novas perguntas sobre o assunto.
Os algoritmos de classificação são essenciais para categorizar dados, pois por meio deles podemos compreender e responder a questões específicas em diversos contextos e desafios. A seguir, apresentamos alguns exemplos:
Os algoritmos de classificação podem ser divididos em três categorias principais: classificação binária, classificação multiclasse e classificação multirrótulo. A seguir, vamos conferir cada uma delas.
Na classificação binária, a ideia é classificar os dados em apenas duas categorias. Os dados são rotulados de forma binária, por exemplo: verdadeiro ou falso, 0 ou 1, spam ou não spam, etc. Exemplos de algoritmos de classificação binária são:
Abaixo, temos um exemplo da classificação de animais, identificando em cachorro ou gato:
Na classificação multiclasse, os dados são classificados em pelo menos duas categorias. A ideia é descobrir a qual das duas ou mais categorias o dado pertence. A maioria dos algoritmos utilizados na classificação binária pode ser utilizada para a classificação multiclasse. Alguns algoritmos que fazem parte dessa classificação são:
Como exemplo, podemos adicionar mais uma categoria ao exemplo anterior, ficando com três categorias: cachorro, gato e pássaro.
Na classificação multirrótulo, os dados são classificados em 0 ou mais categorias. Nesse caso, um mesmo dado pode ser rotulado em várias categorias. Para esse tipo de classificação, diversos algoritmos padrão possuem sua versão adaptada. Alguns exemplos são:
Como exemplo, podemos ter uma imagem contendo diversos animais, onde o algoritmo irá encontrar cada animal presente na imagem:
Através dos algoritmos de classificação, podemos resolver diversos tipos de problemas. A seguir, vamos verificar diversos problemas que são solucionados por algoritmos de classificação e compreender por que esses algoritmos são aplicados a esses determinados problemas.
A detecção de spam é um problema comum em comunicações online, como e-mails, comentários em sites e redes sociais. Algoritmos de classificação são cruciais para filtrar mensagens indesejadas com base em certas características, como palavras-chave, padrões textuais, links suspeitos e outras informações relevantes.
Algoritmos utilizados e suas características:
A previsão de churn, ou taxa de cancelamento de clientes, é importante para empresas que buscam reter seus clientes. Algoritmos de classificação podem analisar dados de clientes e comportamentos de compra para classificar os clientes em categorias como "propenso a churn" ou "não propenso a churn", permitindo estratégias proativas de retenção.
Algoritmos utilizados e suas características:
A detecção de fraudes é um problema crucial em muitos setores, especialmente em finanças e comércio eletrônico. Algoritmos de classificação podem analisar padrões de comportamento e transações para identificar atividades suspeitas, minimizando perdas e mantendo a segurança. Eles podem classificar transações como "fraude" ou "não fraude" com base em características como localização, valor, tipo de transação e comportamento do cliente.
Algoritmos utilizados e suas características:
A análise de crédito é fundamental para instituições financeiras ao avaliar a probabilidade de um cliente pagar ou não suas dívidas. Algoritmos de classificação avaliam o risco de crédito de indivíduos com base em histórico de pagamento, renda e informações financeiras para classificar os candidatos em categorias como "baixo risco", "médio risco" e "alto risco". Isso ajuda as instituições a tomar decisões informadas sobre concessão de crédito e limites.
Algoritmos utilizados e suas características:
Além dos problemas destacados acima, os algoritmos de machine learning também são aplicados com sucesso em várias outras áreas:
Os algoritmos de classificação são fundamentais no campo de Machine Learning, permitindo a categorização precisa de dados com base em seus diferentes aspectos. A classificação é uma técnica versátil que pode ser utilizada para solucionar problemas em diversas áreas, como negócios e marketing, saúde, mídia e entretenimento, finanças, processamento de linguagem natural, entre outras. Para alcançar resultados eficazes, é essencial escolher os algoritmos adequados para cada tipo de problema, levando em consideração suas características específicas.
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