A matemática por trás do aprendizado de máquina

A regressão no aprendizado de máquina envolve a compreensão da relação entre variáveis ​​​​ou recursos independentes e uma variável ou resultado dependente. O objetivo principal da regressão é prever resultados contínuos com base na relação estabelecida entre as variáveis.

O aprendizado de máquina revolucionou a maneira como extraímos insights e fazemos previsões a partir de dados. Dentre as diversas técnicas empregadas nesta área, a regressão se destaca como uma abordagem fundamental.

Os modelos de regressão desempenham um papel vital na análise preditiva, permitindo-nos prever tendências e prever resultados com notável precisão. Ao aproveitar dados de treinamento rotulados, esses modelos aprendem os padrões e associações subjacentes entre os recursos de entrada e o resultado desejado. Este conhecimento capacita os modelos a fazer previsões informadas para dados novos e inéditos, abrindo um mundo de possibilidades em diversos domínios, como finanças, saúde, varejo e muito mais.

O que é regressão em aprendizado de máquina?

A regressão, um método estatístico, desempenha um papel crucial na compreensão da relação entre variáveis ​​ou características independentes e uma variável ou resultado dependente. Uma vez estimada esta relação, as previsões de resultados tornam-se possíveis. Na área de aprendizado de máquina, a regressão constitui um campo de estudo significativo e constitui um componente essencial dos modelos de previsão.

Ao utilizar a regressão como abordagem, resultados contínuos podem ser previstos, fornecendo insights valiosos para previsão e previsão de resultados a partir de dados.

A regressão no aprendizado de máquina normalmente envolve traçar uma linha de melhor ajuste através dos pontos de dados, com o objetivo de minimizar a distância entre cada ponto e a linha para alcançar o ajuste ideal. Esta técnica permite a estimativa precisa das relações entre variáveis, facilitando previsões precisas e tomadas de decisão informadas.

Em conjunto com a classificação, a regressão representa uma das principais aplicações do aprendizado de máquina supervisionado. Embora a classificação envolva a categorização de objetos com base em características aprendidas, a regressão concentra-se na previsão de resultados contínuos. Tanto a classificação quanto a regressão são problemas de modelagem preditiva que dependem de dados de treinamento de entrada e saída rotulados. A rotulagem precisa é crucial, pois permite que o modelo compreenda a relação entre recursos e resultados.

A análise de regressão é amplamente utilizada para compreender a relação entre diferentes variáveis ​​independentes e uma variável dependente ou resultado. Modelos treinados com técnicas de regressão são empregados para prever e prever tendências e resultados. Esses modelos adquirem conhecimento da relação entre dados de entrada e saída por meio de dados de treinamento rotulados, permitindo-lhes prever tendências futuras, prever resultados a partir de dados não vistos ou preencher lacunas em dados históricos.

Deve-se ter cuidado no aprendizado de máquina supervisionado para garantir que os dados de treinamento rotulados sejam representativos da população geral. Se os dados de treinamento não tiverem representatividade, o modelo preditivo poderá se ajustar demais a dados que não refletem com precisão dados novos e invisíveis, levando a previsões imprecisas na implantação. Dada a natureza da análise de regressão, é crucial selecionar os recursos apropriados para garantir uma modelagem precisa.

Tipos de regressão em aprendizado de máquina

Existem vários tipos de regressão no aprendizado de máquina que podem ser utilizados. Esses algoritmos diferem em termos do número de variáveis ​​independentes que consideram e dos tipos de dados que processam. Além disso, diferentes tipos de modelos de regressão de aprendizado de máquina assumem relações distintas entre variáveis ​​independentes e dependentes. As técnicas de regressão linear, por exemplo, assumem uma relação linear e podem não ser adequadas para conjuntos de dados com relações não lineares.

Aqui estão alguns tipos comuns de regressão em aprendizado de máquina:

• Regressão linear simples: Esta técnica envolve traçar uma linha reta entre os pontos de dados para minimizar o erro entre a linha e os dados. É uma das formas mais simples de regressão em aprendizado de máquina, assumindo uma relação linear entre a variável dependente e uma única variável independente. A regressão linear simples pode encontrar valores discrepantes devido à sua dependência de uma linha reta de melhor ajuste.
• Regressão linear múltipla: A regressão linear múltipla é usada quando múltiplas variáveis ​​independentes estão envolvidas. A regressão polinomial é um exemplo de técnica de regressão linear múltipla. Oferece um melhor ajuste em comparação com a regressão linear simples quando múltiplas variáveis ​​independentes são consideradas. A linha resultante, se plotada em duas dimensões, seria curvada para acomodar os pontos de dados.
• Regressão logística: A regressão logística é utilizada quando a variável dependente pode ter um de dois valores, como verdadeiro ou falso, sucesso ou falha. Permite a previsão da probabilidade de ocorrência da variável dependente. Os modelos de regressão logística requerem valores de saída binários e usam uma curva sigmóide para mapear a relação entre a variável dependente e as variáveis ​​independentes.

Esses tipos de técnicas de regressão fornecem ferramentas valiosas para analisar relacionamentos entre variáveis ​​e fazer previsões em vários aplicativos de aprendizado de máquina.

Interação de regressão em aprendizado de máquina

A regressão no aprendizado de máquina é usada principalmente para análises preditivas, permitindo a previsão de tendências e a previsão de resultados. Ao treinar modelos de regressão para compreender a relação entre variáveis ​​independentes e um resultado, vários fatores que contribuem para um resultado desejado podem ser identificados e analisados. Esses modelos encontram aplicações em diversos ambientes e podem ser aproveitados de diversas maneiras.

Um dos principais usos da regressão em modelos de aprendizado de máquina é a previsão de resultados com base em dados novos e inéditos. Ao treinar um modelo em dados rotulados que capturam a relação entre os recursos dos dados e a variável dependente, o modelo pode fazer previsões precisas para cenários futuros. Por exemplo, as organizações podem usar o aprendizado de máquina de regressão para prever as vendas do próximo mês, considerando vários fatores. Na área médica, os modelos de regressão podem prever tendências de saúde na população em geral durante um período específico.

Os modelos de regressão são treinados usando técnicas de aprendizado de máquina supervisionado, comumente empregadas em problemas de classificação e regressão. Na classificação, os modelos são treinados para categorizar objetos com base em seus recursos, como reconhecimento facial ou detecção de spam por e-mail. A regressão, por outro lado, concentra-se na previsão de resultados contínuos, como mudanças salariais, preços de casas ou vendas no varejo. A força das relações entre os recursos dos dados e a variável de saída é capturada por meio de dados de treinamento rotulados.

A análise de regressão ajuda a identificar padrões e relacionamentos dentro de um conjunto de dados, permitindo a aplicação desses insights a dados novos e inéditos. Consequentemente, a regressão desempenha um papel vital em aplicações relacionadas com finanças, onde os modelos são treinados para compreender as relações entre várias características e resultados desejados. Isso facilita a previsão do desempenho do portfólio, dos custos das ações e das tendências do mercado. No entanto, é importante considerar a explicabilidade dos modelos de aprendizagem automática, uma vez que influenciam o processo de tomada de decisão de uma organização, e compreender a lógica por detrás das previsões torna-se crucial.

A regressão em modelos de aprendizado de máquina encontra uso comum em vários aplicativos, incluindo:

Previsão de resultados contínuos: Modelos de regressão são empregados para prever resultados contínuos, como preços de imóveis, preços de ações ou vendas. Esses modelos analisam dados históricos e aprendem as relações entre os recursos de entrada e o resultado desejado, permitindo previsões precisas.

Previsão de vendas no varejo e sucesso de marketing: Os modelos de regressão ajudam a prever o sucesso de futuras vendas no varejo ou campanhas de marketing. Ao analisar dados anteriores e considerar fatores como dados demográficos, gastos com publicidade ou tendências sazonais, esses modelos auxiliam na alocação eficaz de recursos e na otimização de estratégias de marketing.

Prever tendências de clientes/usuários: modelos de regressão são utilizados para prever tendências de clientes ou usuários em plataformas como serviços de streaming ou sites de comércio eletrônico. Ao analisar o comportamento, as preferências e vários recursos do usuário, esses modelos fornecem insights para recomendações personalizadas, publicidade direcionada ou estratégias de retenção de usuários.

Estabelecendo relacionamentos em conjuntos de dados: A análise de regressão é empregada para analisar conjuntos de dados e estabelecer relações entre variáveis ​​e um resultado. Ao identificar correlações e compreender o impacto de diferentes fatores, a regressão no aprendizado de máquina ajuda a descobrir insights e informar os processos de tomada de decisão.

Previsão de taxas de juros ou preços de ações: Os modelos de regressão podem ser aplicados para prever taxas de juros ou preços de ações considerando uma variedade de fatores. Esses modelos analisam dados históricos de mercado, indicadores econômicos e outras variáveis ​​relevantes para estimar tendências futuras e auxiliar na tomada de decisões de investimento.

Criando visualizações de série temporal: modelos de regressão são utilizados para criar visualizações de séries temporais, onde os dados são plotados ao longo do tempo. Ao ajustar uma linha ou curva de regressão aos pontos de dados, esses modelos fornecem uma representação visual de tendências e padrões, auxiliando na interpretação e análise de dados dependentes do tempo.

Esses são apenas alguns exemplos de aplicações comuns em que a regressão no aprendizado de máquina desempenha um papel crucial na realização de previsões, na descoberta de relacionamentos e na habilitação da tomada de decisões baseada em dados.

Regressão vs classificação em aprendizado de máquina

A regressão e a classificação são duas tarefas principais no aprendizado de máquina supervisionado, mas servem a propósitos diferentes:

Regressão concentra-se na previsão de valores numéricos contínuos como saída. O objetivo é estabelecer uma relação entre variáveis ​​de entrada (também chamadas de variáveis ​​ou características independentes) e uma variável de destino contínua (também conhecida como variável dependente ou resultado). Os modelos de regressão aprendem com dados de treinamento rotulados para estimar essa relação e fazer previsões para dados novos e não vistos.

Exemplos de tarefas de regressão incluem previsão de preços de imóveis, preços do mercado de ações ou previsão de temperatura.

Classificação, por outro lado, trata da previsão de rótulos categóricos ou associações de classe. A tarefa envolve atribuir pontos de dados de entrada a classes ou categorias predefinidas com base em seus recursos. A saída de um modelo de classificação é discreta e representa o rótulo da classe ou as probabilidades da classe.

Exemplos de tarefas de classificação incluem detecção de spam de e-mail (classificação binária) ou reconhecimento de imagem (classificação multiclasse). Os modelos de classificação aprendem com dados de treinamento rotulados e usam vários algoritmos para fazer previsões sobre dados não vistos.

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Embora tanto a regressão como a classificação sejam tarefas de aprendizagem supervisionada e partilhem semelhanças em termos de utilização de dados de formação rotulados, diferem em termos da natureza do resultado que produzem. A regressão no aprendizado de máquina prevê valores numéricos contínuos, enquanto a classificação atribui pontos de dados a classes ou categorias discretas.

A escolha entre regressão e classificação depende do problema em questão e da natureza da variável alvo. Se o resultado desejado for um valor contínuo, a regressão é adequada. Se o resultado envolver categorias discretas ou rótulos de classe, a classificação será mais apropriada.

Campos de trabalho que usam regressão em aprendizado de máquina

A regressão no aprendizado de máquina é amplamente utilizada por empresas de vários setores para obter insights valiosos, fazer previsões precisas e otimizar suas operações. No sector financeiro, os bancos e as empresas de investimento baseiam-se em modelos de regressão para prever os preços das acções, prever tendências de mercado e avaliar o risco associado às carteiras de investimento. Estes modelos permitem que as instituições financeiras tomem decisões informadas e otimizem as suas estratégias de investimento.

Gigantes do comércio eletrônico como Amazon e Alibaba empregam fortemente a regressão no aprendizado de máquina para prever o comportamento do cliente, personalizar recomendações, otimizar estratégias de preços e prever a demanda por produtos. Ao analisar grandes quantidades de dados de clientes, essas empresas podem oferecer experiências de compra personalizadas, melhorar a satisfação do cliente e maximizar as vendas.

No setor de saúde, a regressão é usada pelas organizações para analisar dados de pacientes, prever resultados de doenças, avaliar a eficácia do tratamento e otimizar a alocação de recursos. Ao aproveitar modelos de regressão, os prestadores de cuidados de saúde e as empresas farmacêuticas podem melhorar o atendimento aos pacientes, identificar indivíduos de alto risco e desenvolver intervenções direcionadas.

Redes de varejo, como Walmart e Target, utilize a regressão para prever vendas, otimizar o gerenciamento de estoque e compreender os fatores que influenciam o comportamento de compra do consumidor. Esses insights permitem que os varejistas otimizem suas ofertas de produtos, estratégias de preços e campanhas de marketing para atender às demandas dos clientes de maneira eficaz.

Empresas de logística e transporte como UPS e FedEx aproveite a regressão para otimizar rotas de entrega, prever tempos de envio e melhorar o gerenciamento da cadeia de suprimentos. Ao analisar dados históricos e considerar vários fatores, essas empresas podem aumentar a eficiência operacional, reduzir custos e melhorar a satisfação do cliente.

Agências de marketing e publicidade conte com modelos de regressão para analisar dados de clientes, prever o desempenho de campanhas, otimizar gastos com marketing e atingir segmentos específicos de clientes. Esses insights permitem adaptar estratégias de marketing, melhorar a eficácia da campanha e maximizar o retorno do investimento.

As companhias de seguros utilize a regressão para avaliar fatores de risco, determinar preços premium e prever resultados de sinistros com base em dados históricos e características do cliente. Ao aproveitar modelos de regressão, as seguradoras podem avaliar riscos com precisão, tomar decisões de subscrição baseadas em dados e otimizar suas estratégias de preços.

Empresas de energia e utilidades empregar regressão para prever a demanda de energia, otimizar a alocação de recursos e prever falhas de equipamentos. Esses insights permitem gerenciar com eficiência os processos de produção, distribuição e manutenção de energia, resultando em maior eficiência operacional e economia de custos.

Empresas de telecomunicações use a regressão para analisar dados de clientes, prever a rotatividade de clientes, otimizar o desempenho da rede e prever a demanda por serviços. Esses modelos ajudam as empresas de telecomunicações a aumentar a retenção de clientes, melhorar a qualidade do serviço e otimizar o planejamento da infraestrutura de rede.

Gigantes da tecnologia como Google, Microsoft e Facebook dependem fortemente da regressão no aprendizado de máquina para otimizar algoritmos de pesquisa, melhorar os sistemas de recomendação e aprimorar a experiência do usuário em suas plataformas. Essas empresas analisam continuamente os dados e o comportamento dos usuários para fornecer conteúdo personalizado e relevante aos seus usuários.

Resumindo

A regressão no aprendizado de máquina serve como uma técnica poderosa para compreender e prever resultados contínuos. Com a capacidade de estabelecer relações entre variáveis ​​independentes e variáveis ​​dependentes, os modelos de regressão tornaram-se ferramentas indispensáveis ​​no campo da análise preditiva.

Ao aproveitar dados de treinamento rotulados, esses modelos podem fornecer insights valiosos e previsões precisas em vários domínios, incluindo finanças, saúde e vendas.

Os diversos tipos de modelos de regressão disponíveis, como regressão linear simples, regressão linear múltipla e regressão logística, oferecem flexibilidade na captura de diferentes relacionamentos e na otimização da precisão preditiva.

À medida que continuamos a aproveitar o potencial da regressão na aprendizagem automática, o seu impacto na tomada de decisões e nas previsões moldará, sem dúvida, o futuro das práticas baseadas em dados.

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• Fonte: https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/