Quando pensamos em Machine Learning, é comum imaginar algoritmos complexos, capazes de fazer previsões precisas ou identificar padrões ocultos. Mas, na prática, tudo começa com a escolha certa.
Entre as mais utilizadas, três se destacam: regressão, classificação e clustering. Cada uma delas resolve desafios específicos, desde prever valores numéricos até agrupar dados sem rótulos. De modo geral, essas técnicas podem ser divididas em duas grandes categorias: aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Entender essa distinção é essencial para quem deseja aplicar Machine Learning de forma estratégica e eficiente. A seguir, explicaremos cada uma delas, então continue a leitura!
Principais técnicas de Machine Learning
Existem duas abordagens principais: supervisionadas e não supervisionadas. Entre elas, destacam-se as três mais utilizadas. Cada uma possui objetivos específicos e é adequada para diferentes tipos de problemas. Veja a seguir quais são e como funcionam:
Regressão
Essa é uma técnica usada para prever valores contínuos. Por exemplo, estimar o preço de uma casa com base em características como metragem, localização e número de quartos. Modelos assim aprendem a relação das variáveis de entrada e uma variável alvo numérica.
Exemplos de algoritmos:
- Linear;
- De Ridge e Lasso;
- Árvores de Decisão.
Classificação
Diferente da primeira, esta busca prever categorias ou classes. Ela é útil quando o resultado esperado é qualitativo, como identificar se um e-mail é “spam” ou “não spam”. Aqui, o objetivo é aprender a associar padrões nos dados com classes específicas.
Exemplos de algoritmos:
- Regressão logística;
- Máquinas de Vetores de Suporte (SVM);
- Árvores de decisão e florestas aleatórias.
Clustering
Conhecido no Brasil como agrupamento, essa é uma técnica não supervisionada, utilizada para descobrir padrões ou estruturas ocultas nos dados. Em vez de prever um valor ou uma classe, o objetivo é organizar em grupos com características semelhantes, sem que haja uma variável alvo.
Exemplos de algoritmos:
- K-Means;
- DBSCAN;
- Hierarchical.
Como diferenciar essas técnicas?
A distinção principal entre essas abordagens está no tipo de problema que resolvem:
| Técnica | Tipo de Saída | Supervisão |
| Regressão | Valor contínuo | Supervisionada |
| Classificação | Categoria ou classe | Supervisionada |
| Clustering | Grupos ou clusters | Não supervisionada |
Enquanto as primeiras duas são tarefas supervisionadas (os dados incluem exemplos com respostas conhecidas), a última opção é não supervisionada e visa apenas identificar padrões.
Recomendações para escolher a técnica certa
Entendeu os conceitos, mas continua com dúvida de qual usar? Sem problemas, estamos aqui para ajudar. Veja:
- Defina claramente o objetivo: previsão de valor → regressão; previsão de classe → classificação; exploração de padrões → clustering.
- Analise os dados disponíveis: se há rótulos ou categorias, opte por técnicas supervisionadas.
- Considere a complexidade: problemas simples podem ser resolvidos com modelos básicos, enquanto desafios mais complexos exigem algoritmos robustos.
- Valide e interprete os resultados: independente da escolha, avaliar a performance é essencial para garantir modelos úteis e confiáveis.
O domínio das três é essencial para qualquer profissional que deseja trabalhar com Machine Learning e transformar informações em insights valiosos.
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