-
Outras métricas de um algoritmo de classificação
Métricas de avaliação de algoritmos de classificação Não são só os métodos “padrões” extraídos da Matriz de Confusão que são úteis para medir a qualidade do seu modelo, mas existem outras métricas de um algoritmo de classificação. Como por exemplo os calculos publicados no artigo Deep learning technology for predicting solar flares from (Geostationary Operational Environmental Satellite) data. Contudo, para cada problema de negócios que são resolvidos com um algoritmo de classificação de Machine Learning, existem métricas que podem ser utilizadas para medir a qualidade do modelo desenvolvido. Como já discutimos, algo só pode ser melhorado se for medido e…
-
Performance de Machine Learning – Matriz de Confusão
Medir a performance da descoberta de padrões Os processos de descoberta de padrões descritivos e preditivos são diferentes, mas podemos calcular a performance dos algoritmos de Machine Learning com uma Matriz de Confusão. Isso acontece porque da mesma forma que cada tipo de paradigma de Machine Learning varia em seus objetivos de soluções, eles também variam no método de validação. No caso de um Classificador, que faz parte do paradigma de aprendizagem supervisionada, os dados utilizados para treinar o modelo possuem os dados do atributo previsor e também do alvo. O método mais comum é, utilizando a base de treino…
-
Como funciona a aprendizagem de máquina
Como é o Machine Learning no aprendizado supervisionado e não supervisionado Para entender como funciona a aprendizagem de máquina, é importante saber que existem dois principais paradigmas: o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado. Também existe um que está ganhando bastante força ultimamente que é o aprendizado por reforço, mas que não vou entrar em detalhes. Entendo que estes dois principais paradigmas ganharam mais destaques, porque no decorrer da história da Inteligência Artificial, suas características foram mais usadas do que as outras formas. Em um sistema de Machine Learning, independente de ser aprendizado supervisionado ou não supervisionado, o que…
-
Processo cíclico de Machine Learning
Como fazer um projeto de ML utilizando o processo cíclico de interação Existe uma diferença enorme entre o desenvolvimento de software tradicional, e o processo cíclico de Machine Learning. Vejo nas conversas com os clientes que atendo, que uma das maiores dificuldades que enfrentam é de desassociar a forma de desenvolvimento. O software tradicional é focado na estrutura e relacionamento entre os elementos necessários, mas no processo de Machine Learning o desenvolvimento é trabalhado com foco nos dados. Contudo, esta questão dos dados não é um fator impactante no software tradicional, desde que siga as amarrações e consistências definidas. Software…
-
Mini-Curso de Introdução à Big Data e Data Science
Mini-Curso grátis com 12 aulas de aproximadamente 30 minutos cada Quando gravei este mini-Curso de Introdução à Big Data e Data Science, a proposta era compartilhar um pouco da minha visão da área. Este mini-curso foi gravado em 2016, mas ainda continua sendo um conjunto de assunto bastante relevante. Todas as 12 aulas estão disponíveis no Youtube, contudo, o áudio não está dos melhores. Mesmo assim, o conteúdo é relevante e a baixa qualidade do áudio pode ser ignorada (espero que façam isso!). rss Lista de aulas e seus conteúdos 1 – O que é Big Data (44 minutos) 2…
-
Mineração de dados e suas ramificações
Por onde começar a analisar os dados para criar um caminho assertivo na tomada de decisão Quem pretende começar a fazer uma análise em cima de dados, pode ter algumas dúvidas sobre onde começar, isso porque há muitos caminhos a seguir na mineração de dados e suas ramificações. Com estas áreas de estudos, é possível identificar o que fazem e como aplicar em seus projetos. Não existe inteligência artificial sem mineração de dados, e independente de qual linguagem de programação vai escolher para trabalhar, você precisará aprender a minerar os dados. Mineração de Dados Mineração de Dados faz parte de…
-
Primeiros passos em Machine Learning
Para aprender Machine Learning é interessante saber uma linguagem de programação Pensando em alternativas na construção de soluções envolvendo aprendizagem de máquina, é interessante dar os primeiros passos em Machine Learning. Pode-se fazer isso escolhendo uma linguagem de programação estatística, como o R ou Python, ou então seguindo com serviços cognitivos. Mas afinal, se for para o caminho da linguagem de programação, qual das duas devo investir meu tempo? Seguindo o ranking de linguagens de programação da IEEE, em 2019, o Python aparece em primeiro lugar e o R em quinto. Contudo, isso não significa que você deve escolher o…
Consultor Executivo de IA & ML
