Definir um problema em aprendizado de máquina (ML) envolve uma abordagem sistemática para formular a tarefa em questão de uma forma que possa ser resolvida usando técnicas de ML. Este processo é crucial porque estabelece a base para todo o pipeline de ML, desde a coleta de dados até o treinamento e avaliação do modelo. Nesta resposta, descreveremos as etapas algorítmicas para definir um problema em ML, fornecendo uma explicação detalhada e abrangente.
1. Identifique o objetivo:
O primeiro passo é definir claramente o objetivo do problema de ML. Isso envolve compreender o resultado desejado ou a previsão que o modelo de ML deve fornecer. Por exemplo, em uma tarefa de classificação de e-mail de spam, o objetivo poderia ser classificar com precisão os e-mails como spam ou não-spam.
2. Formule o problema:
Uma vez identificado o objetivo, o problema precisa ser formulado. Isso inclui determinar o tipo de problema de ML, que pode se enquadrar em uma das seguintes categorias:
a. Aprendizagem Supervisionada: Se dados rotulados estiverem disponíveis, o problema pode ser enquadrado como uma tarefa de aprendizagem supervisionada. Isso envolve prever uma variável de saída a partir de um conjunto de variáveis de entrada com base em um conjunto de dados de treinamento. Por exemplo, prever preços de habitação com base em características como localização, tamanho e número de quartos.
b. Aprendizagem não supervisionada: Se apenas dados não rotulados estiverem disponíveis, o problema pode ser enquadrado como uma tarefa de aprendizagem não supervisionada. O objetivo aqui é descobrir padrões ou estruturas nos dados sem qualquer variável de saída predefinida. Algoritmos de agrupamento, como K-means, podem ser usados para agrupar pontos de dados semelhantes.
c. Aprendizagem por reforço: Na aprendizagem por reforço, um agente aprende a interagir com um ambiente para maximizar um sinal de recompensa. O problema é enquadrado como um Processo de Decisão Markov (MDP), onde o agente executa ações com base no estado atual e recebe feedback na forma de recompensas. Os exemplos incluem treinar um agente para jogar ou controlar robôs.
3. Defina a entrada e a saída:
A seguir, é importante definir as variáveis de entrada e saída para o problema de ML. Isso envolve a especificação dos recursos ou atributos que serão usados como entradas para o modelo de ML e a variável de destino que o modelo deve prever. Por exemplo, numa tarefa de análise de sentimento, a entrada pode ser um documento de texto, enquanto a saída é o rótulo do sentimento (positivo, negativo ou neutro).
4. Colete e pré-processe dados:
Os dados desempenham um papel crucial no ML e é essencial reunir um conjunto de dados adequado para o problema em questão. Isto envolve a recolha de dados relevantes que representem o cenário do mundo real em que o modelo será implementado. Os dados devem ser diversos, representativos e abranger uma vasta gama de possíveis entradas e saídas.
Depois que os dados são coletados, etapas de pré-processamento precisam ser executadas para limpar e transformar os dados em um formato adequado para algoritmos de ML. Isso pode incluir a remoção de duplicatas, o tratamento de valores ausentes, a normalização de recursos e a codificação de variáveis categóricas.
5. Divida o conjunto de dados:
Para avaliar o desempenho de um modelo de ML, é necessário dividir o conjunto de dados em conjuntos de treinamento, validação e teste. O conjunto de treinamento é usado para treinar o modelo, o conjunto de validação é usado para ajustar hiperparâmetros e avaliar diferentes modelos, e o conjunto de teste é usado para avaliar o desempenho final do modelo selecionado. A divisão dos dados deve ser feita cuidadosamente para garantir amostras representativas em cada conjunto.
6. Selecione um algoritmo de ML:
Com base na formulação do problema e no tipo de dados, um algoritmo de ML apropriado precisa ser selecionado. Existem vários algoritmos disponíveis, como árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte, redes neurais e métodos de conjunto. A escolha do algoritmo depende de fatores como a complexidade do problema, os recursos computacionais disponíveis e os requisitos de interpretabilidade.
7. Treine e avalie o modelo:
Depois que o algoritmo for selecionado, o modelo precisa ser treinado usando o conjunto de dados de treinamento. Durante o treinamento, o modelo aprende os padrões e relacionamentos subjacentes nos dados. Após o treinamento, o modelo é avaliado utilizando o conjunto de validação para avaliar seu desempenho. Métricas como exatidão, precisão, recall e pontuação F1 podem ser usadas para medir o desempenho do modelo.
8. Ajuste e otimize:
Com base na avaliação de desempenho, o modelo pode precisar ser ajustado e otimizado. Isso envolve o ajuste de hiperparâmetros, como taxa de aprendizagem, regularização ou arquitetura de rede, para melhorar o desempenho do modelo. Técnicas como validação cruzada e pesquisa em grade podem ser usadas para encontrar os hiperparâmetros ideais.
9. Teste e implante:
Depois que o modelo estiver ajustado e otimizado, ele precisará ser testado usando o conjunto de dados de teste para obter uma avaliação final de desempenho. Se o modelo atender aos critérios de desempenho desejados, ele poderá ser implantado em um ambiente de produção para fazer previsões sobre dados novos e inéditos. Pode ser necessário monitorar e atualizar o modelo periodicamente para garantir seu desempenho contínuo.
Definir um problema em ML envolve uma abordagem algorítmica sistemática que inclui identificar o objetivo, formular o problema, definir a entrada e a saída, coletar e pré-processar dados, dividir o conjunto de dados, selecionar um algoritmo de ML, treinar e avaliar o modelo, ajustar e otimizar e, finalmente, testar e implantar o modelo.
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