Introdução ao aprendizado de máquina

Machine learning (ML) é um subcampo da inteligência artificial (IA) que se concentra na criação de sistemas de computador que podem aprender, adaptar, prever e correlacionar, tudo sem seguir instruções explícitas.

O objetivo do aprendizado de máquina é entender e processar uma grande quantidade de dados, aproveitando algoritmos e criando modelos generalizados que podem produzir saídas amigáveis.

O aprendizado de máquina geralmente funciona seguindo as etapas abaixo:

1. Recolha de dados de várias fontes
2. Limpeza de dados para ter homogeneidade
3. Construindo um modelo usando um algoritmo de ML
4. Obtendo insights a partir dos resultados do modelo
5. Visualização de dados e transformação de resultados em gráficos visuais

1. Coletando dados de várias fontes

O aprendizado de máquina requer muitos dados para criar um modelo pronto para produção.

A coleta de dados para ML é feita de duas maneiras: automatizada e manual.

• A coleta automatizada de dados utiliza programas e scripts que coletam dados da web.
• A coleta manual de dados é um processo de coleta manual de dados e preparação homogênea.

Coleta automatizada de dados utilizando web scraping com Python:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Scrape data from a website
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract relevant information from the website
data = soup.find('div', class_='data-container').text
# Store the gathered data
with open('data.txt', 'w') as file:
    file.write(data)

2. Limpeza de dados para ter homogeneidade

Garantir a homogeneidade dos dados é uma etapa crucial para fazer o aprendizado de máquina funcionar e gerar resultados.

A limpeza de dados para ML é feita manualmente ou automaticamente com a ajuda de algoritmos e consiste em corrigir e/ou remover dados incorretos, corrompidos, formatados incorretamente, duplicados e incompletos no conjunto de dados.

Limpando dados usando Python e pandas:

import pandas as pd

# Read data from a CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')

# Remove duplicates
data = data.drop_duplicates()

# Fix missing values by filling with mean
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)

# Remove incorrect or corrupted data
data = data[data['column_name'] > 0]

# Save cleaned data to a new file
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

3. Construindo um modelo usando um algoritmo de ML

Um ML (aprendizado de máquina) modelo é um arquivo que contém os resultados de algoritmos de aprendizado de máquina e é usado para raciocinar sobre entradas dinâmicas.

Um modelo de ML (aprendizado de máquina) funciona contendo uma lista de padrões que são comparados com a entrada em tempo real e, em seguida, produzindo a saída de acordo com o padrão correspondente.

Modelos ML podem ter vários tipos de estrutura, sendo os tipos mais comuns: classificação binária, classificação multiclasse, e regressão.

• O modelo de classificação binária prevê um resultado binário, ou seja, um de dois resultados possíveis.
• O modelo de classificação multiclasse prevê um de mais de dois resultados.
• O modelo de regressão prevê valores numéricos.

O processo de construção de um modelo de aprendizado de máquina é chamado de treinamento.

O treinamento de aprendizado de máquina é feito com a ajuda de algoritmos e é dividido em duas categorias: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado .

• Aprendizado supervisionado (SL) é quando o modelo de ML é treinado usando dados rotulados, ou seja, os dados que possuem valores de entrada e saída.
• Aprendizado não supervisionado (UL) é quando o modelo de ML é treinado usando dados não rotulados, ou seja, os dados que não possuem tags ou resultados conhecidos.

As redes neurais (NNs) estão no centro do aprendizado não supervisionado e consistem no mapeamento entre os dados dentro do conjunto de dados, permitindo fazer correlações.

Criando um modelo de classificação binária usando a biblioteca scikit-learn do Python:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load the dataset
X, y = load_dataset()

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Create a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()

# Train the model
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model's accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

4. Obtendo insights dos resultados do modelo

Obter informações dos modelos de ML significa entender os padrões anteriormente desconhecidos e testar a capacidade do modelo de fazer previsões e conclusões.

Obter informações é muito importante para verificar a validade do modelo e determinar se alguma alteração precisa ser feita no(s) algoritmo(s) de aprendizado.

Analisando a importância do recurso em um modelo treinado com Python:

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the feature importance scores
importances = model.coef_[0]

# Sort feature importance in descending order
sorted_indices = importances.argsort()[::-1]
sorted_importances = importances[sorted_indices]

# Plot the feature importance
plt.bar(range(len(sorted_importances)), sorted_importances)
plt.xticks(range(len(sorted_importances)), sorted_indices)
plt.xlabel('Feature Index')
plt.ylabel('Importance Score')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()

5. Visualização de dados e transformação de resultados em gráficos visuais

A visualização de dados do modelo ML consiste em colocar os dados de saída em um gráfico e fornecer a API interativa.

Criando um gráfico de dispersão de valores previstos com Python:

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the predicted values
y_pred = model.predict(X)

# Create a scatter plot
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Predicted Values')
plt.show()

Conclusão

Os exemplos de código acima demonstram implementações práticas para cada etapa do aprendizado de máquina, desde a coleta e limpeza de dados até a construção de modelos, insights e visualização de dados.