Os dez principais algoritmos de inteligência artificial
A inteligência artificial permite que máquinas aprendam com dados, reconheçam padrões e tomem decisões de forma autônoma. Os algoritmos de inteligência artificial são o coração de qualquer aplicação inteligente.
O que são algoritmos de inteligência artificial?
Os algoritmos de inteligência artificial são procedimentos específicos de cálculo que permitem que máquinas executem tarefas que, tradicionalmente, exigem inteligência humana. Eles analisam dados, identificam relações e fazem previsões com base nisso. Seu uso vai de simples árvores de decisão a complexas redes neurais. Os algoritmos na inteligência artificial determinam como a IA processa dados, quais padrões reconhece e como reage a eles. Eles estão presentes em quase todas as áreas, do on-line shopping a assistentes de voz e ao diagnóstico médico. O sucesso de uma aplicação de IA depende fortemente da escolha do algoritmo certo. Em geral, os algoritmos de IA se diferenciam pelo seu funcionamento, pelo método de aprendizado e pela especialização de uso.
- Online em segundos
- Aumente seu crescimento com marketing de IA
- Economize tempo e recursos
Os 10 principais algoritmos de inteligência artificial
Os algoritmos de inteligência artificial formam a base de todas as aplicações inteligentes. A seguir, apresentamos os dez principais algoritmos de inteligência artificial, explicamos como funcionam e mostramos, com exemplos de algoritmos de IA, onde eles são aplicados na prática.
Regressão linear
A regressão linear é um dos algoritmos mais básicos do aprendizado de máquina. Ela busca encontrar uma relação linear entre uma variável dependente (por exemplo, o preço de uma casa) e uma ou mais variáveis independentes (por exemplo, localização, área útil, idade do imóvel). Para isso, o algoritmo cria uma reta (com uma variável independente) ou um hiperplano (com várias variáveis) que aproxima os pontos de dados da melhor forma possível. O objetivo é minimizar a diferença entre os valores previstos e os valores reais, o chamado erro. Para isso, são usados métodos matemáticos, como o método dos mínimos quadrados.
Na prática, a regressão linear é usada, entre outras áreas, na análise financeira, por exemplo, para prever cotações de ações ou receitas, e no marketing, para analisar a influência de diferentes fatores sobre os números de vendas. Ela é especialmente fácil de entender e, por isso, é ideal para começar na análise de dados. Mesmo sendo simples, ela fornece resultados confiáveis e fáceis de interpretar em muitos contextos.
Exemplo prático:
Uma empresa do setor imobiliário quer estimar o preço de venda de casas. O algoritmo analisa dados históricos de imóveis cuja metragem, ano de construção e localização são conhecidos e, a partir disso, calcula uma reta de regressão que prevê o preço. Assim, a empresa pode fazer rapidamente uma estimativa para um novo imóvel.
Regressão logística
A regressão logística é usada quando se trata de problemas de classificação. Nesses casos, objetos ou eventos devem ser atribuídos a determinadas categorias. Diferentemente da regressão linear, ela não prevê um valor específico, mas a probabilidade de um evento ocorrer. Para isso, o algoritmo calcula uma combinação linear das variáveis de entrada e, em seguida, aplica uma função sigmoide, que transforma o resultado em um valor entre 0 e 1. Esse valor é interpretado como probabilidade, de modo que valores acima de um determinado limiar sejam atribuídos a uma categoria.
Um provedor de e-mail quer classificar automaticamente as mensagens recebidas como spam ou não spam. O algoritmo analisa características como endereço do remetente, determinadas palavras-chave ou a quantidade de links externos. Com base nessas características, ele calcula, para cada e-mail, a probabilidade de ser Spam. Se a probabilidade estiver acima de 50%, o sistema marca o e-mail como spam.
Árvores de decisão
Árvores de decisão são uma classe de algoritmos de inteligência artificial que, como o próprio nome sugere, representam decisões em uma estrutura semelhante a uma árvore. Cada nó na árvore corresponde a uma pergunta ou condição, e cada ramo leva a outra condição ou a um resultado final (a chamada folha). O algoritmo decide, em cada nível de decisão, qual característica dos dados separa melhor as classes. Para isso, são usados critérios como ganho de informação ou índice de Gini, a fim de escolher a melhor pergunta para cada nó. Assim, é criado um modelo que faz previsões com base nos valores das características dos dados de entrada.
Árvores de decisão são fáceis de visualizar e bem compreensíveis. Elas exigem relativamente pouco pré-processamento de dados, também podem ser usadas tanto para previsões de classificação quanto numéricas e podem ser combinadas em modelos de Random Forest para aumentar a precisão das previsões.
Exemplo prático:
O algoritmo encontra aplicações, por exemplo, na medicina. Assim, um hospital pode usá-lo como apoio à previsão para obter uma estimativa de que uma paciente ou um paciente tem determinado risco de doenças cardíacas. A árvore de decisão começa com uma pergunta como “A pressão arterial está alta?”. Dependendo da resposta, seguem outras perguntas, por exemplo: “O paciente/a paciente fuma?” ou “Qual é o nível de colesterol?”. No final, chega-se a uma folha que fornece a classificação “alto risco” ou “baixo risco”.
Random Forest
Random Forest é uma evolução das árvores de decisão e pertence às chamadas técnicas de ensemble. O algoritmo cria uma grande quantidade de árvores de decisão, cada uma treinada com subconjuntos aleatórios dos dados de treinamento e uma seleção aleatória de características. Cada árvore faz uma previsão de forma independente, e o resultado final é determinado por votação majoritária na classificação ou pela média na regressão. Ao combinar muitas árvores, os erros de árvores individuais são compensados, e a previsão como um todo se torna mais estável e precisa. O algoritmo de IA é flexível, consegue processar grandes volumes de dados e é menos suscetível ao overfitting do que árvores de decisão individuais.
Exemplo prático:
Uma aplicação do Random Forest pode ser encontrada, por exemplo, no e-commerce, quando uma loja on-line deseja prever se clientes vão comprar determinado produto. Cada árvore no Random Forest avalia a probabilidade com base em diferentes dados do cliente, como idade, compras anteriores, frequência de visitas ou localização. As previsões de todas as árvores são consolidadas, e o produto é sugerido aos clientes como provavelmente relevante quando a maioria das árvores apoia essa indicação.
k-Nearest Neighbors (kNN)
kNN é um algoritmo simples, mas muito intuitivo, que faz previsões com base em similaridades entre pontos de dados. Para uma nova entrada, o algoritmo calcula as distâncias em relação a todos os pontos de dados de treinamento existentes, geralmente com a ajuda de métricas como a distância euclidiana. Em seguida, são selecionados os k vizinhos mais próximos, ou seja, os k pontos de dados que são mais semelhantes à nova entrada.
- Em problemas de classificação, a nova entrada é enquadrada na categoria que ocorre com mais frequência entre esses vizinhos.
- Em problemas de regressão, a média dos valores dos vizinhos é usada como previsão.
O algoritmo de IA é simples de implementar, mas exige dados de treinamento suficientemente representativos e um bom pré-processamento dos dados, especialmente na escala dos atributos. Apesar da sua simplicidade, o kNN frequentemente fornece resultados surpreendentemente bons em muitas áreas.
Exemplo prático:
Um serviço de streaming quer prever quais filmes podem agradar a um usuário. O algoritmo considera o comportamento de outras pessoas com hábitos de visualização semelhantes, ou seja, os “vizinhos mais próximos”, e sugere filmes que esses usuários avaliaram positivamente. A escolha de “k” é decisiva: um valor muito pequeno pode levar a previsões instáveis, mas um valor muito grande pode diluir padrões locais relevantes.
Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs)
As Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs) são algoritmos que servem para separar de forma ideal pontos de dados de diferentes classes. Para isso, o algoritmo busca uma linha ou um plano de separação/hiperplano que maximize as distâncias entre as classes. Os pontos de dados que ficam mais próximos dessa linha são chamados de vetores de suporte, pois determinam de maneira decisiva a posição da linha de separação. As SVMs também podem resolver problemas de classificação não lineares ao utilizar as chamadas funções de kernel, que transformam os dados em um espaço de maior dimensionalidade, no qual uma separação linear é possível. As SVMs são especialmente eficazes em conjuntos de dados bem separados e fornecem resultados muito precisos. Uma desvantagem é que o cálculo pode ser trabalhoso em conjuntos de dados muito grandes.
Exemplo prático:
Um serviço de internet banking quer diferenciar transações fraudulentas de transações regulares e, para isso, usar um algoritmo de IA. Ele analisa atributos como valor da transação, horário, local e o comportamento anterior do usuário. A SVM então busca uma linha de separação que delimite, da forma mais clara possível, as transações fraudulentas das legítimas. Os vetores de suporte, ou seja, as transações mais críticas, que ficam próximas da linha de separação, determinam como novas transações são classificadas.
Naive Bayes
Naive Bayes é um algoritmo de classificação probabilística baseado no Teorema de Bayes. Ele parte do pressuposto de que todas as características de um ponto de dados são independentes entre si. Com base nas características observadas, o algoritmo calcula a probabilidade de um ponto de dados pertencer a uma determinada classe. Em seguida, o ponto de dados é atribuído à classe com a maior probabilidade. O Naive Bayes é rápido, eficiente e robusto mesmo com pequenos conjuntos de treinamento. Apesar da suposição de independência entre características, o algoritmo oferece resultados confiáveis em muitas tarefas de classificação de textos.
Exemplo prático:
Um exemplo de aplicação desse popular algoritmo de IA é um e-commerce que deseja classificar automaticamente avaliações de clientes como “positiva”, “neutra” ou “negativa”. Para isso, o algoritmo considera características como a frequência de determinadas palavras (por exemplo, “bom”, “ruim”, “recomendável”) nos textos. Com base nessas características, o Naive Bayes calcula a probabilidade de uma avaliação pertencer a cada categoria e a atribui à categoria com a maior probabilidade.
- Uma plataforma para os modelos de IA mais avançados
- Preços justos e transparentes baseados em tokens
- Sem dependência de fornecedor com código aberto
K-Means
K-Means é um algoritmo de clustering que divide dados em grupos, chamados clusters, com características semelhantes. O algoritmo começa escolhendo aleatoriamente uma quantidade previamente definida de centros de cluster k. Em seguida, cada ponto de dados é atribuído ao centro de cluster mais próximo. Depois, os centros de cluster são recalculados com base nos pontos atribuídos. Esse processo é repetido de forma iterativa até que os clusters se estabilizem. A escolha de k, ou seja, o número de clusters, é decisiva para a qualidade dos resultados: poucos clusters podem ocultar padrões, enquanto muitos levam a grupos excessivamente detalhados.
Exemplo prático:
No marketing, o K-Means é usado para agrupar clientes de acordo com o comportamento de compra. Quem tem hábitos de compra semelhantes cai nos mesmos clusters, o que permite criar ofertas ou recomendações direcionadas. O K-Means também é usado em processamento de imagens, na detecção de anomalias ou para descobrir padrões em dados não estruturados. Ele é excelente para identificar estruturas ocultas em grandes conjuntos de dados.
Backpropagation
A Backpropagation é um algoritmo usado no treinamento de redes neurais e forma a base de modelos de Deep Learning. Ele ajusta as conexões entre os neurônios gradualmente, ao propagar o erro de uma previsão de volta pelas camadas da rede. Dessa forma, a rede é aprimorada continuamente, tornando as previsões cada vez mais precisas. Com frequência, a Backpropagation é usada em conjunto com o Gradient Descent para ajustar os pesos de forma ideal e minimizar o erro.
Exemplo prático:
No reconhecimento de fala, por exemplo, um sistema analisa palavras faladas e as converte em texto. A rede neural inicialmente faz previsões, que muitas vezes estão incorretas. A Backpropagation calcula a diferença entre a previsão e a versão real do texto, propaga esse erro pelas camadas e ajusta as conexões de acordo. Assim, a rede aprende, a partir de muitos exemplos de treinamento, a reconhecer corretamente a pronúncia.
A Backpropagation permite o treinamento de redes complexas, incluindo redes de Long Short-Term Memory (LSTM), que são especialmente adequadas para dados dependentes do tempo, como fala, textos ou dados financeiros.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning é um método de aprendizado no qual uma IA aprende a tomar decisões por tentativa e erro. O algoritmo interage com seu ambiente e recebe recompensas por comportamentos desejados, bem como punições por comportamentos indesejados. O objetivo é desenvolver uma estratégia, ou policy, que, no longo prazo, alcance a recompensa máxima. Diferentemente de métodos de aprendizado supervisionado, a IA não precisa conhecer previamente a resposta correta para cada situação; em vez disso, ela aprende de forma autônoma com as consequências de suas ações. Esse algoritmo de IA mostra como a IA pode resolver problemas complexos de maneira independente ao aprender com experiências, considerar consequências de longo prazo e desenvolver estratégias sem programação explícita.
Exemplo prático:
Na robótica, o RL é usado para treinar um robô que deve superar um percurso de forma autônoma. No início, o robô tropeça com frequência ou cai, mas, por meio de tentativas repetidas, ele identifica quais movimentos levam ao sucesso e, assim, ajusta seu comportamento passo a passo. Após muitas sessões de treinamento, o robô desenvolve uma estratégia que lhe permite concluir o percurso com eficiência.