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Regressão de machine learning: Guia de aprendizado de máquina

Veja como a regressão de machine learning pode ajudar em tomadas de decisões da empresa. Aprenda a usar os tipos de regressão de machine learning.

O aprendizado de máquina evoluiu e se tornou uma das ferramentas mais poderosas do mundo dos negócios. Mas como exatamente você pode usar o aprendizado de máquina em benefício da sua empresa? Com acesso à análise de regressão no aprendizado de máquina (machine learning regression), você pode preencher seu conjunto de dados e tomar decisões mais precisas.

Por exemplo, o aprendizado de máquina de regressão linear pode ajudar a estimar dados ausentes dentro do seu intervalo de dados, assim como estimar dados futuros que podem estar fora do seu intervalo de dados. Dessa forma, você pode ter certeza de que tem informações suficientes para descobrir quais passos deve seguir com sua empresa.

Antes de falarmos sobre como exatamente você pode usar o aprendizado de máquina para o seu negócio, você precisa entender o que é regressão no aprendizado de máquina e seus diferentes tipos.

O que é regressão no aprendizado de máquina?

Antes de responder a essa pergunta, precisamos entender o que é regressão. Uma análise de regressão significa que você está estimando a relação entre uma variável dependente e uma ou várias variáveis independentes com base nas informações em questão.

Você observará as informações à sua frente, descobrirá qual função corresponde melhor aos dados e, então, usará essa função para preencher lacunas no conjunto de dados.

Se achar que há dados ausentes, você interpolará os dados ausentes com base na função de regressão. Ou, se quiser estimar informações futuras que estão fora do intervalo atual, você extrapolará para obter essas informações.

O aprendizado de máquina pode usar regressão para ajudar você a encontrar a função certa com base nos dados à sua frente. Então, você pode usar o aprendizado de máquina para expandir seu conjunto de dados ou preencher quaisquer lacunas que possam estar presentes. É aí que a regressão no aprendizado de máquina pode ser útil.

Benefícios de usar regressão no aprendizado de máquina

Há vários benefícios significativos do uso da regressão no aprendizado de máquina. Alguns dos principais benefícios incluem:

Identificação rápida de funções

Embora você possa identificar a função matemática que corresponde ao conjunto de dados por conta própria, provavelmente pode usar a regressão no aprendizado de máquina para fazer isso mais rapidamente. Isso pode poupar uma quantidade significativa de tempo.

Preenchimento de lacunas de dados

Você também pode usar a regressão no aprendizado de máquina para identificar lacunas em seu conjunto de dados e preenchê-las. Dessa forma, você terá um conjunto de dados mais robusto para tomar decisões.

Tendências para previsão

Você precisa ficar por dentro das últimas tendências se quiser que sua empresa seja bem-sucedida. Com acesso a modelos de regressão no aprendizado de máquina, você pode prever e identificar tendências que facilitam a tomada de decisões de negócios.

Previsão de resultados

Você pode até mesmo usar modelos de regressão no aprendizado de máquina para prever resultados com base em determinados conjuntos de informações. Isso pode ajudar a aumentar a transparência e tomar a decisão certa em um determinado conjunto de circunstâncias.

Previsões de mercado

Você pode até mesmo usar a regressão no aprendizado de máquina para fazer previsões em meio a grandes flutuações do mercado. Isso pode dar um senso de estabilidade ao seu negócio.

Com acesso a análises e relatórios detalhados da regressão no aprendizado de máquina, você pode descobrir quais são os próximos passos.

Tipos de regressão no aprendizado de máquina

Há vários tipos de regressão e aprendizado de máquina. Alguns dos tipos mais comuns incluem:

Regressão linear simples

Esse tipo de aprendizado de máquina é geralmente o primeiro tipo de regressão no aprendizado de máquina que as pessoas aprendem. Com um modelo de regressão linear simples, há uma relação entre uma única variável de entrada e uma única variável de saída separada. O modelo de aprendizado de máquina tentará descobrir como as duas variáveis estão relacionadas.

Regressão linear múltipla

Se você tiver mais de duas variáveis em jogo, agora está lidando com regressão linear múltipla.

O objetivo do modelo de aprendizado de máquina é tentar encontrar a relação entre várias variáveis de entrada e uma variável de saída do outro lado. Se você tiver várias variáveis e estiver tentando encontrar o padrão entre elas, poderá usar regressão linear múltipla para ajudar.

Regressão polinomial

Se você tiver dados que não podem ser separados de forma linear, pode ser necessário usar regressão polinomial. Esse tipo de regressão é semelhante à regressão linear, mas em vez de uma linha, você está tentando encontrar uma curva que se encaixe em todos os pontos de dados. Como a função que se encaixa nos dados pode ser uma curva, ela é denominada não linear.

Regressão do vetor de suporte

A regressão do vetor de suporte é um algoritmo de aprendizado que você pode usar para prever valores discretos com as informações em questão. Esse tipo de regressão visa encontrar a linha que melhor se adapta ao modelo. Essa linha cruzará o número máximo de pontos representados pelo conjunto de dados. Ao obter a linha mais adequada, você pode prever outros valores no conjunto de dados.

Regressão da árvore de decisão

O objetivo da regressão da árvore de decisão é criar modelos de classificação que assumirão a estrutura de uma árvore. A regressão começará com o conjunto de dados e o dividirá em subconjuntos cada vez menores. Isso expandirá gradualmente a árvore, criando nós de decisões e nós de folhas. Um nó de decisão tem duas ou mais ramificações, enquanto um nó de folha representa uma decisão única e direcionada.

Regressão de floresta aleatória

Se você tiver vários algoritmos de aprendizado de máquina que precisa combinar em um único modelo, terá uma regressão de floresta aleatória. A regressão de floresta aleatória usa aprendizagem supervisionada para combinar previsões de vários algoritmos em um único, que você pode aplicar a várias situações.

O algoritmo final assumirá a forma de uma árvore, com diferentes recursos sendo usados para dividir os nós à medida que você desce pela árvore. Então, deve haver previsões finais na parte inferior.

Como funciona a regressão no aprendizado de máquina?

Então, como exatamente funciona a regressão no aprendizado de máquina? Há algumas etapas envolvidas no processo. Elas incluem:

Coleta e preparação de dados

Primeiro, você deve coletar uma grande quantidade de informações para desenvolver seu modelo. Talvez você também precise formatar os dados de uma forma que o algoritmo de aprendizado de máquina possa entender. Certifique-se de analisar e verificar os dados para garantir que estejam precisos antes de criar um modelo com eles.

Treinamento e validação do modelo

Agora, é hora de treinar e desenvolver um modelo. Normalmente, isso significa usar um grande conjunto de dados de treinamento para ensinar ao modelo qual é o resultado esperado.

Você precisará validar o modelo para garantir que ele funcione exatamente como esperado, e você deve garantir que o algoritmo de regressão corresponda aos pontos de dados que você forneceu.

Teste e implantação de modelos

Depois de ter um modelo em vigor, você precisa testar o modelo cuidadosamente. Talvez você precise alimentar o modelo com algumas situações hipotéticas e assegurar que as informações que ele fornece sejam precisas. Depois de testar e validar o modelo, você pode implantá-lo para uso mais amplo.

Ajuste e manutenção do modelo

Só porque o modelo foi implantado não significa que você pode esquecer dele. Você precisa observar o modelo para assegurar que ele não cometa nenhum erro. Pode ser necessário ajustar algumas informações relacionadas ao modelo para que ele funcione exatamente como esperado.

Casos de uso de regressão no aprendizado de máquina

Há várias situações em que a regressão no aprendizado de máquina pode ser benéfica. Alguns dos principais exemplos incluem:

Previsão de vendas

Você pode usar o aprendizado de máquina para prever suas vendas. Por exemplo, você pode ter muitos clientes potencias interessados em seus produtos e serviços.

Você pode usar a regressão no aprendizado de máquina para prever quantas unidades seus clientes comprarão durante o próximo trimestre. Isso pode facilitar a geração de previsões mais precisas em relação à geração de receita.

Análise de marketing

O aprendizado de máquina em marketing evoluiu muito, e você pode usar a regressão no aprendizado de máquina para ajudar a otimizar sua campanha de marketing.

Há diferentes maneiras de usar IA no marketing, e você pode usar o aprendizado de máquina para ajudar a descobrir qual das suas campanhas de marketing será mais eficaz. Dessa forma, você pode usar seus recursos com sabedoria, maximizando o retorno do seu investimento.

Segmentação de clientes

Se você deseja maximizar os resultados dos seus esforços de vendas e marketing, os segmentos de clientes são importantes. A regressão no aprendizado de máquina pode ajudar a determinar qual dos seus segmentos responderá melhor a certas técnicas de marketing e quais segmentos encontrarão benefícios maiores em produtos e serviços específicos.

Com um modelo de regressão no aprendizado de máquina, você pode descobrir como otimizar o valor de seus recursos e direcionar as técnicas de marketing, produtos e serviços certos para os segmentos de clientes certos.

Manutenção preditiva

Você pode até mesmo usar a regressão no aprendizado de máquina para realizar manutenção preditiva. Você pode seguir algoritmos que permitem saber como lidar com a manutenção relacionada a diferentes equipamentos, aplicações e até mesmo modelos de aprendizado de máquina. Dessa forma, você saberá que eles terão o desempenho esperado.

Controle de qualidade

Também é possível usar dados de aprendizado de máquina para ajudarem você com o controle de qualidade. Em particular, eles pode ajudar com a qualidade dos dados.

Você pode usar a regressão no aprendizado de máquina para identificar anomalias, avaliar a relevância de seus dados, remover conjuntos duplicados e até mesmo preencher lacunas em seus dados. Dessa forma, você saberá que seus dados estão consistentes em todas as plataformas.

Implemente a análise de regressão no aprendizado de máquina em seu fluxo de trabalho

A análise de regressão no aprendizado de máquina oferece inúmeros benefícios em potencial para seu fluxo de trabalho, fornecendo uma série de análises de público e valores preditivos que permitem que você tome a decisão certa.

A Mailchimp oferece muitas ferramentas de aprendizado de máquina, incluindo um assistente criativo que pode ajudar a maximizar seus processos de tomada de decisão. Explore as ferramentas fornecidas pela Mailchimp hoje e aproveite o aprendizado de máquina ao máximo.

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