Existem muitas técnicas e algoritmos de machine learning disponíveis. Sua seleção vai depender do problema que você está tentando resolver e das características dos dados. Aqui está uma rápida visão geral de alguns dos mais comuns: A regressão linear é usada quando o objetivo é prever uma variável contínua.
A regressão linear pressupõe uma relação linear entre as variáveis de entrada e a variável de destino. Um exemplo seria prever preços de casas como uma combinação linear de metragem quadrada, localização, número de dormitórios e outros recursos.
A regressão logística é usada para problemas de classificação binária em que o objetivo é prever um resultado sim/não. A regressão logística estima a probabilidade da variável de destino com base em um modelo linear de variáveis de entrada. Um exemplo seria prever se um pedido de empréstimo será aprovado ou não com base na pontuação de crédito do requerente e outros dados financeiros.
As árvores de decisão seguem um modelo semelhante a uma árvore para mapear decisões para possíveis consequências. Cada decisão (regra) representa um teste de uma variável de entrada, e várias regras podem ser aplicadas sucessivamente seguindo um modelo semelhante a uma árvore. Ele divide os dados em subconjuntos, usando o recurso mais significativo em cada nó da árvore. Por exemplo, as árvores de decisão podem ser usadas para identificar clientes em potencial para uma campanha de marketing com base em seus dados demográficos e interesses.
Florestas aleatórias combinam várias árvores de decisão para melhorar a precisão da previsão. Cada árvore de decisão é treinada em um subconjunto aleatório dos dados de treinamento e em um subconjunto das variáveis de entrada. As florestas aleatórias são mais precisas do que as árvores de decisão individuais e lidam melhor com conjuntos de dados complexos ou dados ausentes, mas podem crescer bastante, exigindo mais memória quando usadas em inferência.
As árvores de decisão com boosting treinam uma sucessão de árvores de decisão, com cada árvore de decisão melhorando a anterior. O procedimento de boosting pega os pontos de dados que foram classificados erroneamente pela iteração anterior da árvore de decisão e treina novamente uma nova árvore de decisão para melhorar a classificação desses pontos que foram classificados incorretamente antes. O popular pacote XGBoost do Python implementa esse algoritmo.
As máquinas de vetores de suporte trabalham para encontrar um hiperplano que melhor separe os pontos de dados de uma classe daqueles de outra classe. Ele faz isso minimizando a “margem” entre as classes. Os vetores de suporte referem-se às poucas observações que identificam a localização do hiperplano separador, que é definido por três pontos. O algoritmo de SVM padrão se aplica apenas à classificação binária. Problemas multiclasse são reduzidos a uma série de problemas binários.
As redes neurais são inspiradas na estrutura e na função do cérebro humano. Elas consistem em camadas interconectadas de nós que podem aprender a reconhecer padrões nos dados ajustando a força das conexões entre eles.
Os algoritmos de cluster são usados para agrupar pontos de dados em clusters com base em sua similaridade. Eles podem ser usados para tarefas como segmentação de clientes e detecção de anomalia. São particularmente úteis para segmentação e processamento de imagens.