Agrupamentos, Tendências e Projeções

Agrupamentos, Tendências e Projeções

Agrupamentos, tendências e projeções formam a espinha dorsal de muitas análises em Aprendizado de Máquina, oferecendo insights para a tomada de decisões baseada em dados, um recurso inestimável em diversos campos, por isso, cada vez mais, vem aparecendo em concursos de TI e não TI, essas três palavrinhas em conjunto.

Vamos começar pelo agrupamento!!

Agrupamento, ou clustering em inglês, é uma técnica de Aprendizado de Máquina não supervisionada que visa dividir um conjunto de dados em grupos, de modo que os dados em cada grupo sejam mais semelhantes entre si em comparação com os de outros grupos. Essa similaridade é determinada com base em características ou atributos dos dados. Agrupamentos são amplamente utilizados para descobrir padrões ou estruturas ocultas em dados não etiquetados.

Existem duas abordagens principais de agrupamento: particional e hierárquico.

O Agrupamento Particional divide o conjunto de dados em um número específico de grupos, geralmente sem estruturas de sobreposição entre eles. Um exemplo popular é o algoritmo K-Means, que aloca cada ponto ao grupo com a média (centroide) mais próxima. O principal desafio aqui é decidir o número apropriado de grupos (K).

O K-Means é um dos algoritmos de agrupamento mais utilizados. Ele identifica K centroides no conjunto de dados e, em seguida, atribui cada ponto de dados ao centroide mais próximo, formando K grupos. O processo é iterativo, ajustando os centroides até que a alocação dos pontos de dados não mude significativamente. K-Means é eficiente em termos de computação, mas sua eficácia depende da escolha inicial dos centroides e do valor de K.

Já o Agrupamento Hierárquico cria uma árvore de grupos que organiza os dados em uma hierarquia de clusters. Isso pode ser visualizado como um dendrograma, que mostra como cada grupo é dividido ou mesclado. Esta abordagem é útil para entender as relações entre os dados em diferentes níveis de granularidade. Ao contrário do particional, não é necessário especificar o número de grupos antecipadamente.

Tendências e projeções são conceitos fundamentais na análise de séries temporais, uma área do aprendizado de máquina focada na análise de dados coletados ao longo do tempo.

Tendências referem-se à direção geral em que os dados se movem ao longo de um período. Identificar tendências ajuda a compreender o comportamento passado dos dados e a inferir potenciais futuros comportamentos ou padrões.

Projeções, ou previsões, envolvem usar os dados históricos para estimar valores futuros. Isso é feito através de modelos que podem capturar relações temporais, como ARIMA, modelos de suavização exponencial ou redes neurais recorrentes. 

Tendências e projeções com redes neurais representam um dos campos mais dinâmicos e promissores dentro do aprendizado de máquina, especialmente no contexto de análise de séries temporais. Redes neurais, com sua capacidade de aprender representações complexas de dados, são particularmente adequadas para identificar padrões subjacentes em dados sequenciais, permitindo previsões altamente precisas sobre eventos futuros. Essa aplicação tem implicações significativas em diversas áreas, desde finanças e meteorologia até planejamento urbano e saúde.

Como as Redes Neurais Abordam Tendências e Projeções:

1. Modelagem de Séries Temporais: Redes neurais são utilizadas para modelar séries temporais, capturando tendências e padrões que não são facilmente identificáveis por métodos estatísticos tradicionais. Elas podem ajustar-se a sazonalidades, tendências ascendentes ou descendentes, e até mesmo a padrões irregulares nos dados.

2. Redes Neurais Recorrentes (RNNs): As RNNs são um tipo de rede neural especialmente projetado para lidar com sequências de dados. Elas têm a capacidade de manter um estado interno que representa a informação dos dados anteriores, RNNs podem ser aplicadas para prever tendências de mercado, demanda de produtos, ou o impacto de eventos sazonais.

3. Long Short-Term Memory (LSTM) e Gated Recurrent Units (GRUs): LSTM e GRUs são variações avançadas de RNNs que resolvem o problema do desaparecimento do gradiente, permitindo que a rede aprenda dependências de longo prazo. Isso as torna particularmente eficazes para projetar tendências futuras em dados com sequências longas, tornando-as ideais para previsões climáticas de longo prazo, análises de mercado financeiro, e muito mais.

4. Aprendizado Profundo: Técnicas de aprendizado profundo, envolvendo redes neurais com múltiplas camadas ocultas, são capazes de extrair características de alto nível dos dados de séries temporais. Essa capacidade de abstração permite identificar complexas tendências e padrões, tornando as previsões mais precisas e robustas.

Muito bem, pra finalizar, vamos praticar um pouquinho:

Prova: FGV – 2018 – Prefeitura de Niterói – RJ – Analista de Políticas Públicas e Gestão Governamental – Gestão de Tecnologia

Rafael aplicou um teste de múltipla escolha de cem questões para um numeroso grupo de alunos e notou que houve uma variada distribuição de notas.

Rafael resolveu trabalhar esses dados, e agrupar esses alunos de modo que cada um ficasse no grupo mais adequado para a sua nota. Assim, poderia preparar atividades específicas para cada grupo.

Assinale a opção que indica o algoritmo mais adequado para essa tarefa.

A Bubble sort.

B K-means.

C Monte Carlo.

D Linear regression.

E Logistic regression.

Gabarito: B

Para entender qual algoritmo seria o mais adequado para a tarefa descrita, é importante primeiro compreender o objetivo de Rafael: agrupar alunos com base na distribuição de suas notas, de forma que alunos com desempenhos similares sejam colocados no mesmo grupo. Essa tarefa é claramente um problema de agrupamento (clustering), onde se busca dividir o conjunto de dados em grupos com base na semelhança entre os itens. Vamos comentar cada alternativa para determinar a mais apropriada:

A: Bubble Sort. Bubble Sort é um algoritmo de ordenação que funciona revisando repetidamente a lista a ser ordenada, comparando cada par de itens adjacentes e trocando-os de posição se estiverem na ordem errada. Este algoritmo é usado para ordenar dados e não para agrupá-los.

B: K-means. K-means é um algoritmo de agrupamento que visa particionar n observações em k grupos, em que cada observação pertence ao grupo com a média mais próxima. É um dos métodos de clustering mais populares e seria ideal para agrupar os alunos com base em suas notas, pois pode identificar grupos de alunos com desempenhos similares. Esta é a opção mais adequada para o objetivo de Rafael.

C: Monte Carlo. O método de Monte Carlo é uma técnica computacional que utiliza amostragem aleatória para obter resultados numéricos. Embora possa ser usado em uma ampla gama de aplicações, desde simulações físicas até a avaliação de riscos financeiros, não é específico para tarefas de agrupamento. 

D: Linear Regression. A regressão linear é uma abordagem estatística para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Ela é usada principalmente para previsão e para inferir relações causais entre variáveis, não para agrupamento. 

E: Logistic Regression. A regressão logística é usada para modelar a probabilidade de uma variável binária ou categórica em função de uma ou mais variáveis independentes. É útil para classificação e para prever a probabilidade de ocorrência de um evento, mas não para agrupar dados com base em semelhança. Portanto, também não é a escolha certa para o que Rafael pretende fazer.

Conclusão: Dentre as opções apresentadas, o algoritmo K-means (B) é o mais adequado para a tarefa de agrupar alunos com base na distribuição de suas notas, conforme desejado por Rafael.