E aí, galera! ✌️
Bora trocar uma ideia sobre os Dados, o Aprendizado e a Modelagem no mundo do Machine Learning? 🤔 Essas são as paradas chave pra gente começar a entender essa brasa toda! 🔥
Nesse post, a gente vai botar um nome nas coisas (tipo, os termos padrão) que a galera usa pra falar de dados e dos “montes” de dados.
A gente também vai entender as ideias e os termos que usam pra descrever como a máquina aprende e como a gente cria os “modelos” a partir desses dados. Isso vai te dar uma visão bem legal pra você não se perder nessa jornada do Machine Learning! 😉
Dados: A Matéria-Prima da Inteligência 🧱
As máquinas aprendem com exemplos, tá ligado? Por isso, é super importante a gente entender bem os dados que a gente joga pra elas e os termos que a galera usa pra descrever esses dados. Se liga na “cola”:
- Instância: Imagina uma linha numa tabela, tipo no Excel. Cada linha é uma instância. É tipo uma “foto” de alguma coisa que a gente observou.
- Característica: Agora pensa numa coluna dessa tabela. Cada coluna é uma característica. É tipo um detalhe, uma qualidade que a gente observou em cada “foto”. A galera também chama de “atributo”. Algumas características a gente usa pra ensinar a máquina (os “preditores”) e outras são o que a gente quer que a máquina aprenda a prever.
- Tipo de dados: Cada característica tem um tipo, né? Pode ser um número com vírgula, um número inteiro, uma categoria (tipo “cachorro” ou “gato”) ou uma ordem (tipo “pequeno”, “médio”, “grande”). Até texto e data podem virar números ou categorias pra máquina entender.
- Conjuntos de dados: É tipo uma coleção dessas “fotos” (instâncias). Pra ensinar a máquina, a gente geralmente precisa de uns “montes” de dados diferentes pra várias coisas.
- Conjunto de dados de treino: É o “montão” de dados que a gente dá pro algoritmo de Machine Learning pra ele aprender e criar o nosso “modelo”. É tipo a “escola” dos dados.
- Conjunto de dados de teste: É outro “montão” de dados que a gente usa pra ver se o nosso “modelo” aprendeu direitinho e tá acertando nas previsões. A gente NÃO usa esses dados pra ensinar o modelo. A galera também chama de “conjunto de dados de validação”.
Às vezes a gente tem que juntar essas “fotos” pra formar nossos “montões” de dados, ou às vezes já nos dão um “montão” pronto e a gente tem que dividir ele em partes pra treinar e testar.
Aprendizagem: A Mágica da Máquina ✨
Machine Learning, na real, é a máquina aprendendo sozinha com algoritmos. Se liga em algumas ideias importantes sobre esse aprendizado:
- Indução: Os algoritmos aprendem por um processo chamado indução ou aprendizado indutivo. É tipo um raciocínio que faz umas “regras gerais” (o modelo) a partir de exemplos específicos (os dados de treino).
- Generalização: A parada é que o “modelo” que a máquina cria precisa ser capaz de fazer previsões ou tomar decisões sobre dados NOVOS, que ele nunca viu antes. Isso é generalização.
- Sobreaprendizagem (Overfitting): Quando o “modelo” aprende os dados de treino DE-MA-SI-A-DO bem e não consegue generalizar pra dados novos, a gente chama de sobreaprendizagem ou overfitting. O resultado é que ele acerta nos dados de treino, mas erra feio nos outros.
- Subaprendizagem (Underfitting): Já quando o “modelo” não aprendeu o suficiente com os dados porque o aprendizado parou muito cedo, a gente chama de subaprendizagem ou underfitting. O resultado é que ele não manda bem em NENHUM dado, nem nos de treino.
- Aprendizagem em tempo real: É quando o algoritmo vai aprendendo com dados NOVOS que vão chegando, tipo em tempo real. Pra isso, ele precisa ser “forte” pra não se confundir com dados “ruidosos” (errados), mas precisa conseguir criar modelos que estejam sempre atualizados com o que tá rolando.
Modelagem: Criando o “Cérebro” da Máquina 🧠
No Machine Learning, a modelagem é o processo de criar e escolher um modelo. Esse modelo é tipo uma fórmula matemática ou um conjunto de regras que representa o que a máquina aprendeu com os dados. Ele é o “cérebro” do sistema, responsável por fazer as previsões, classificações, etc.
Pensa assim (a gente já falou disso, mas vale reforçar!):
- Dados: Você tem um monte de informações (fotos de doguinhos e gatinhos, histórico de compras, leituras de sensores…).
- Algoritmo: Você escolhe um algoritmo de Machine Learning (tipo regressão linear, árvore de decisão, rede neural…). É tipo a “receita” pra aprender com os dados.
- Modelagem: É usar essa “receita” pra aprender os padrões nos dados. O resultado é o modelo treinado.
- Modelo: É o “arquivo” que guarda o que o algoritmo aprendeu. Ele aprendeu a ligar certas características (orelha pontuda, cor do pelo…) com a resposta certa (“gato”).
- Previsão/Classificação: Depois de treinado, o modelo consegue olhar dados NOVOS e dizer o que ele acha que é (se é um gato ou um cachorro, por exemplo).
Nesse sentido, o que a gente cria com o Machine Learning pode ser visto como um programa em si:
- Seleção do modelo: Escolher qual algoritmo usar e como configurá-lo é como escolher um modelo entre vários possíveis. A cada tentativa, a gente tem um modelo novo que pode usar ou mudar.
- Limite indutivo (Bias): É tipo a “preguiça” do modelo de aprender coisas novas. Todo modelo tem um “bias”, que é um erro que ele já traz “de fábrica”. Modelos com “bias” baixo conseguem aprender mais detalhes, mas podem ter mais “variância”.
- Variância do modelo: É o quanto o modelo muda dependendo dos dados que a gente usa pra treinar. Um modelo com “variância” alta muda muito com dados diferentes. Pra diminuir a “variância”, a gente pode treinar o modelo várias vezes com dados diferentes e ver a média dos resultados.
- Compensação entre Bias e Variância (Bias-Variance Tradeoff): Escolher o modelo certo é encontrar um equilíbrio entre o “bias” e a “variância”. Um modelo com pouco “bias” pode ter muita “variância” e precisar de muito treino. Um modelo com muito “bias” aprende rápido, mas não performa tão bem.
Pra fechar a conta… ➕➖
Faltou algum termo? Tem um jeito mais fácil de explicar alguma dessas paradas? Deixa um comentário aí embaixo e compartilha com a gente! 😉