Aprendizado de Máquina Clássico

Bem-vindo à Lição 6 de Conceitos de Inteligência Artificial (COMP5511). Esta sessão serve como uma ponte das fundações teóricas para implementações algorítmicas práticas. Embora a IA moderna frequentemente enfatize o Deep Learning, Aprendizado de Máquina Clássico continua sendo a base da análise de dados. Esses algoritmos oferecem alta interpretabilidade e eficiência computacional, tornando-os a escolha preferida para dados estruturados e análises padrão da indústria.

1. Aprendizado Supervisionado

Este paradigma envolve o treinamento de um modelo em um conjunto de dados rotulado, onde o algoritmo aprende a relação entre as características de entrada e uma saída alvo específica. Isso permite que o modelo preveja resultados para dados novos e não vistos com precisão.

Árvores de Decisão: Modelos que dividem dados em ramos para alcançar uma decisão de classificação ou numérica.
Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs): Algoritmos que encontram o hiperplano ótimo para maximizar a margem entre diferentes classes de dados.

2. Aprendizado Não Supervisionado

Esses algoritmos analisam dados não rotulados para descobrir padrões ocultos, estruturas ou agrupamentos sem qualquer orientação prévia sobre qual deveria ser a saída. As principais técnicas incluem:

Agrupamento K-means: Agrupamento de pontos de dados em K grupos distintos com base em semelhanças de características.
Análise de Componentes Principais (PCA): Uma redução de dimensionalidade técnica usada para simplificar dados complexos, retendo sua variância essencial.

Interpretabilidade vs. Complexidade

Uma vantagem significativa do aprendizado de máquina clássico é sua transparência. Ao contrário dos modelos de deep learning "caixa-preta", algoritmos como Árvores de Decisão permitem que os humanos rastreiem a lógica exata por trás de uma previsão, o que é vital para campos de alto risco como medicina ou finanças.

Fluxo de implementação do Scikit-learn