Conheça aplicações dos principais modelos de Machine Learning

A capacidade de extrair insights dos dados é crucial para a competitividade de empresas em diversos setores. É nesse contexto que entra o machine learning, uma subárea da inteligência artificial que tem um processo de aprendizagem com os dados e, a partir disso, consegue tomar decisões inteligentes.

Neste artigo, citarei alguns exemplos práticos de uso dos principais modelos de machine learning, tanto supervisionados quanto não supervisionados. Esses modelos não apenas têm revolucionado a maneira como as organizações operam, mas também têm impulsionado inovações em diversas áreas.

Machine Learning: Modelos Supervisionados

Modelos supervisionados de Machine Learning são algoritmos treinados com dados rotulados, onde o resultado esperado é conhecido. O modelo aprende a fazer previsões ou classificações baseadas nesses exemplos, permitindo que ele generalize para novos dados, como prever preços ou classificar imagens. Em seguida, conheça alguns exemplos de sua aplicação:

Regressão Logística

• Previsão de Admissão Universitária: É possível determinar a probabilidade de um candidato ser aceito com base em notas, histórico escolar e outros fatores.
• Diagnóstico de Doenças: Também é possível prever a presença de doenças como diabetes ou doenças cardíacas a partir de dados clínicos.
• Classificação de E-mails: Consegue identificar e-mails como spam ou não spam.
• Análise de Risco de Crédito: Além disso, consegue avaliar a probabilidade de inadimplência de um cliente.
• Previsão de Rotatividade de Funcionários: Por fim, consegue estimar a probabilidade de um funcionário deixar a empresa com base em dados de recursos humanos.

Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

• Reconhecimento Facial: Capacidade de identificar indivíduos em sistemas de segurança.
• Diagnóstico por Imagem Médica: Consegue detectar tumores ou outras anomalias em radiografias, ressonâncias magnéticas, etc.
• Detecção de Objetos: Pode ser usado em carros autônomos para identificar pedestres, sinais de trânsito, e outros veículos.
• Classificação de Imagens: Também pode categorizar imagens em diferentes classes, como cães, gatos, paisagens, etc.
• Reconhecimento de Caracteres Manuscritos: Da mesma forma, pode converter escrita manual em texto digital, útil para digitalização de documentos.

Redes Neurais Recorrentes (RNNs) / Long Short-Term Memory (LSTM)

• Previsão de Séries Temporais: Prever preços de ações, demanda de energia, ou tendência de vendas.
• Modelagem de Linguagem Natural: Pode ser usado em tradutores automáticos e chatbots para compreender e gerar texto.
• Reconhecimento de Fala: Consegue transformar áudio em texto, melhorando sistemas de assistentes virtuais.
• Análise de Sentimentos: Tem a capacidade de avaliar o sentimento de textos em redes sociais, reviews, etc.
• Análise de Sequências Biológicas: Por fim, consegue analisar sequências de DNA ou proteínas para descoberta de novos medicamentos.

Árvores de Decisão / Florestas Aleatórias

• Diagnóstico Médico: Ajuda a identificar doenças com base em múltiplos critérios médicos.
• Classificação de Crédito: Consegue avaliar a solvência de um cliente para aprovação de empréstimos.
• Previsão de Vendas: Pode analisar fatores que influenciam as vendas de um produto.
• Detecção de Fraude: Consegue identificar padrões anômalos em transações financeiras.
• Classificação de Documentos: Tem a capacidade de categorizar documentos em diferentes tópicos ou assuntos.

Gradient Boosting Machines (GBM) / XGBoost

• Marketing Direcionado: Ajuda a identificar quais campanhas de marketing são mais eficazes para diferentes segmentos de clientes.
• Previsão de Renda: Consegue estimar a renda anual de indivíduos com base em diversas características demográficas e econômicas.
• Classificação de Texto: Categorizar e-mails, artigos ou comentários em categorias específicas.
• Detecção de Fraude: Pode ser ensinado a detectar transações fraudulentas em tempo real.
• Análise de Churn: Consegue prever quais clientes são propensos a cancelar um serviço.

Machine Learning: Modelos Não Supervisionados

Por outro lado, os modelos não supervisionados de Machine Learning operam com dados não rotulados, identificando padrões ou estruturas ocultas sem orientação prévia. Em resumo, eles analisam as relações entre os dados, buscando agrupar ou organizar informações de maneira significativa sem um resultado pré-definido. Em seguida, veja alguns exemplos de sua aplicação:

K-means Clustering

• Segmentação de Clientes: Capacidade de agrupar clientes com características semelhantes para marketing direcionado.
• Agrupamento de Produtos: Pode organizar produtos em categorias baseadas em características de vendas e uso.
• Detecção de Anomalias: Consegue identificar outliers em grandes conjuntos de dados, como transações suspeitas.
• Agrupamento de Documentos: Atua para categorizar documentos em tópicos semelhantes para facilitar a análise.
• Segmentação de Imagens: Também consegue dividir imagens em diferentes segmentos com base em cor e textura.

Hierarchical Clustering

• Análise de Genomas: Capacidade de agrupar sequências de DNA com base em similaridades.
• Agrupamento de Empresas: Agrupar empresas em setores ou indústrias baseadas em características financeiras.
• Classificação de Espécies: Agrupar espécies biológicas com base em características genéticas ou morfológicas.
• Análise de Mercado: Consegue identificar grupos de produtos similares em grandes catálogos de e-commerce.
• Agrupamento de Clientes: Também pode segmentar clientes em grupos para melhorar estratégias de atendimento e vendas.

PCA (Principal Component Analysis)

• Compressão de Imagens: Pode reduzir a dimensionalidade das imagens para armazenamento eficiente.
• Visualização de Dados: Facilitar a visualização de dados multidimensionais em 2D ou 3D.
• Preprocessamento de Dados: Reduzir o número de variáveis para simplificar modelos preditivos.
• Análise de Expressão Gênica: Reduzir a dimensionalidade dos dados de expressão gênica para identificar padrões significativos.
• Detecção de Fraude: Identificar padrões anômalos em grandes conjuntos de dados financeiros.

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)

• Detecção de Anomalias Geoespaciais: Identificar atividades suspeitas em dados de localização, como movimentos irregulares de veículos.
• Agrupamento de Padrões de Tráfego: Analisar padrões de tráfego rodoviário para melhorias urbanísticas.
• Agrupamento de Clientes em E-commerce: Identificar comportamentos de compra distintos em clientes de uma loja online.
• Detecção de Grupos em Redes Sociais: Identificar comunidades e subcomunidades em redes sociais.
• Segmentação de Terrenos Agrícolas: Agrupar parcelas de terra com características semelhantes para otimizar o uso agrícola.

Conclusão

Em resumo, os exemplos demonstram como os modelos de machine learning têm um impacto significativo em diversas indústrias, oferecendo soluções para problemas complexos. Por exemplo, desde prever a rotatividade de funcionários até identificar fraudes financeiras. Dessa maneira, esses modelos capacitam as organizações a tomarem decisões mais informadas e estratégicas.

À medida que o volume de dados continua a crescer, a adoção de técnicas de machine learning se tornará ainda mais essencial para aquelas empresas que buscam se destacar em um mercado cada vez mais competitivo. Portanto, compreender e implementar esses modelos é não apenas uma vantagem, mas uma necessidade para o sucesso a longo prazo das organizações.

Rony Welton Von Ah é engenheiro de dados e atua na Programmers há 17 anos. Tem pós-graduação em MBA em Data Science e Analytics, e dedica-se a colocar em prática os conhecimentos adquiridos. Nos momentos livres, gosta de viajar e reencontrar antigos amigos.