Quais são os mais importantes algoritmos a serem utilizados em projetos com aprendizado de máquina? Qualquer pessoa inserida em projetos que façam uso desta tecnologia normalmente se questiona em algum momento, o que utilizar em decorrência de um projeto que utilize aprendizado de máquina.
Anubhav Srivastava é um cientista de dados que trabalha e escreve sobre modelos de decisão utilizando Big Data e em seu campo de atuação busca aplicar estes modelos em diversas áreas de negócio da indústria, auxiliando empresas em suas tomadas de decisão.
Srivastava, que também atua como escritor para o site thinkbigdata.in, publicou recentemente um infográfico com os principais algoritmos utilizados em aprendizado de máquina. O infográfico destaca alguns dos algoritmos mais utilizados, resumindo cada tipo de aplicabilidade com os disponíveis para uso. Trata-se de um material estruturado que possibilita uma consulta rápida para sanar dúvidas.
Segundo o autor, é importante destacar que não há um algoritmo vencedor e que seja melhor em relação aos demais, o infográfico tem a intenção de ser apenas uma referência de uso. Srivastava destaca em sua publicação que:
Para situações diferentes, e com diferentes algoritmos, mesmo que sejam concebidos para apresentar resultados semelhantes, o resultado normalmente será apresentado de forma diferente. Dependendo do que se deseja alcançar com a análise dos dados, um algoritmo pode lhe atender de uma forma melhor quando comparado a um outro que faz exatamente a mesma coisa.
Outro fator importante é que o tamanho do conjunto de dados o qual estamos trabalhando faz uma diferença determinante no modelo que se quer aplicar. Além disso, a possibilidade de interações com os algoritmos existentes permite o aumento da relevância em uma variedade de aplicações.
É importante lembrar que os algoritmos mais simples não são ruins ou obsoletos. Assim, a sugestão que dou é ao invés de buscar os melhores algoritmos, devemos nos concentrar em ganhar a consciência sobre os fundamentos destes diferentes algoritmos e suas aplicações.
As técnicas cobertas no infográfico incluem entre outros:
- Regressão
- Regularização
- Aprendizado baseado em instância (ou aprendizado baseado em memória)
- Árvores de decisão
- Algoritmos Bayesianos
- Clustering
- Redes Neurais
O infográfico completo com todos os algoritmos divididos por tipo de técnica de aprendizado de máquina pode ser visualizado na imagem abaixo:
A intenção deste infográfico não é a de detalhar os algoritmos e suas técnicas de aprendizado de máquina e sim disponibilizar a informação de uma forma estruturada, fácil e acessível como um quadro que possa ser colado na parede e sempre estar a mão para uma rápida consulta.
Para uma referência detalhada com alguns algoritmos, o autor cita ainda a lista disponibilizada na conferência de mineração de dados da IEEE de 2006.