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Overview de Data Science e Machine Learning

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Vamos falar um dos assuntos mais hypados do mundo da tecnologia, mais conhecido como Data Science. Porém, o que é Data Science?
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Data Science ou Ciência de Dados em português, tem como premissa a coleta, análise e limpeza dos dados para ajudar na tomada de decisões de uma empresa ou de um negócio, gerando insights. Essa ajuda funciona de forma preditiva, ou seja, são usados algoritmos de machine learning para fazer predições. Mas, nem tudo são flores, pois a predição nem sempre vai ser capaz de nos dar uma confiabilidade eficaz.
Sem mais delongas, vamos falar de machine learning, machine learning é uma metodologia do estado da arte que visa automatizar modelos análiticos. Onde são capazes de aprender com os dados que lhe são fornecidos, sendo capazes de identificar padrões e tomar decisões com o minímo de interveção humana.

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Para deixar o entedimento mais claro, vamos imaginar o seguinte cenário:
Suponha que você chegou na sua casa e para desopilar de um dia cansativo de trabalho, você foi assistir netflix. Mas, precisa assistir uma nova série para preencher aquele gap do seu dia, para isso a netflix usa um mecanismo de recomendação. Usando machine learning para traçar perfis de milhares de pessoas que tenham gosto similares aos seus, dessa forma é feita uma previsão de determinadas séries para que você possa assistir. Com isso você pode aproveitar seu finalzinho de dia assistindo uma série recomendada.

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Voltando ao assunto, machine learning possui dois tipos de abordagens mais utilizados, são aprendizagem supervisionada e não supervisionada.
Aprendizagem supervisionada
O supervisionamento é feito com base nos conjuntos de dados rotulados, ou seja, a máquina vai tentar encontrar uma função capaz de predizer rótulos desconhecidos com base nas características que os dados vão possuir. Por exemplo, tenho um conjunto de frutas e com base nas suas características de largura, altura, massa e cor, possuindo suas respectivas etiquetas. Minha máquina é treinada com base nesses dados, e agora quero predizer uma fruta que possui as certas características:
massa = 192 g, largura = 8.4 cm, altura = 7.3 cm, cor = 0.55​
Agora com base nessas características, o resultado da minha etiqueta vai ser uma maçã.
E para se estimar os rótulos pode ser feitos de duas formas:
  • Classificação: quando queremos fazer o mapeamento das caracteŕistcas da entrada dos dados para rótulos de saídas. Esse conjunto pode ser utilizado para classificar uma espécie de planta e etc.
  • Regressão: quando queremos fazer o mapeamento das caracteŕistcas da entrada dos dados para uma saída contínua, ou seja, retorna uma valor real e não uma etiqueta. Estes valores reais podem ser o valor de um apartamento com base em suas caracteŕisticas e etc.
Aprendizagem não supervisionada
Nessa abordagem de aprendizagem o conjunto de dados não possui nenhum tipo de rótulos. O objetivo dessa abordagem é descobrir a similaridade entre seus dados analisados, a fim de encontrar similaridade ou outliers. As abordagens de algoritmos mais utilizados são de agrupamento e redução de dimensionalidade. Um exemplo para tentar deixar mais claro, suponha que tenhamos um conjunto de dados com texto de spam e não spam. O agrupamento vai formar grupos de textos que possuam similaridade condizente. Dessa forma, é bem provável que se criem grupos de spam e não spam.
Com isso finalizamos uma overview básica sobre data science e machine learning, e obrigado pela atenção cod3rianos !

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Arthur Bandeira

Arthur Oliveira
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Brabo! Cara, pra mim Machine Learning sempre foi uma parada meio obscura, saca? A cadeira de I.A que me deu uma clareada. Deve ser muito massa desenvolver uma parada dessa
 

Christian

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Meu amigo, esclareceu muita coisa e desmistificou muitas outras, parabéns pelo Artigo! ;)
 
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