Aprendizagem de Máquina nos permite desenvolver algoritmos

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A partir de um conjunto de dados, conhecido como amostra, a Aprendizagem de Máquina nos permite desenvolver algoritmos que podem ser aplicados a uma vasta gama de situações da vida cotidiana e profissional. Esses algoritmos são divididos em dois tipos de problemas: regressão, para variáveis quantitativas, e classificação, para variáveis qualitativas. A capacidade de prever resultados com base em dados históricos é uma ferramenta poderosa, utilizada em diversos setores, desde o mercado financeiro até a medicina.
Aprendizagem Supervisionada
A Aprendizagem Supervisionada é uma das principais vertentes da aprendizagem de máquina, diferenciada pela natureza da variável de resposta do problema.
Problemas de Regressão
Os problemas de regressão tratam de predições em que a variável de resposta é quantitativa, ou seja, pode ser medida. Exemplos práticos incluem:
· Previsão do valor de um imóvel com base em sua área, andar e localização.
· Estimativa da redução de massa corporal a partir de dados sobre dieta e atividades físicas.
· Previsão do desempenho de um atleta profissional com base em sua dieta e rotina de treino.
Problemas de Classificação
Já os problemas de classificação lidam com variáveis de resposta qualitativas (ou categóricas), onde a meta é categorizar um resultado. O documento aponta exemplos como:
· Previsão de inadimplência de um cliente de cartão de crédito.
· Identificação de um e-mail como spam ou não.
· Previsão se uma ação na bolsa de valores irá subir ou descer.
· Classificação da gravidade de uma doença em um ambiente hospitalar.
Árvores de Decisão
As árvores de decisão são um tipo de modelo preditivo especificamente utilizado para problemas de classificação. Elas funcionam como um mapa de decisões, onde cada "nó" representa uma condição sobre uma variável, e os "ramos" representam os resultados, levando a uma decisão final. O documento menciona que empresas como a Quinto Andar e grandes corretoras de valores utilizam modelos preditivos, como os "robôs virtuais", para auxiliar em decisões de precificação de imóveis e de negociação de ações, respectivamente.
Conclusão
Os algoritmos de aprendizagem de máquina oferecem um vasto leque de possibilidades para a análise e previsão de dados. No entanto, o sucesso desses algoritmos está intrinsecamente ligado à quantidade e qualidade dos dados de treino, ao funcionamento do próprio algoritmo e aos critérios utilizados para avaliar sua performance. Além disso, a capacidade preditiva de um algoritmo pode diminuir com o tempo se o processo que ele modela sofrer alterações, tornando necessário um retreinamento periódico.
Atenciosamente:
Murilo Botelho Pereira 
RA: 2025204891