Modelos de previsão (aprendizado supervisionado)

Machine Learning for Business

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Supervisionado vs. Não supervisionado

Modelos supervisionados

Prever classe/tipo de um resultado (ex.: cancelamento, fraude, compra) - CLASSIFICAÇÃO

Prever quantidade de um resultado (ex.: dólares gastos, horas jogadas) - REGRESSÃO

Modelos não supervisionados

Agrupamento - juntar observações em grupos semelhantes (ex.: segmentação de clientes/mercado)

Tipos de aprendizado supervisionado

Classificação - Variável-alvo é categórica (discreta) (classe do resultado) (classificação)

O cliente vai cancelar a assinatura?

Esta transação é fraudulenta?

Qual é a profissão deste usuário?

Regressão - Variável-alvo é contínua (quantidade do resultado) (regressão)

Número de compras no próximo mês

Horas de jogo no próximo ano

Dólares gastos com seguro

Coleta de dados

Times de ML devem coletar todos os dados disponíveis para prever o resultado desejado com a maior precisão possível. Ex., para previsão de compras:

Informações do cliente

Histórico de compras, cancelamentos, valor de pedidos

Histórico de navegação, logs, erros

Detalhes do dispositivo e localização

Frequência de uso do produto/serviço

Entre outros...

Exemplo de classificação

classificacao-dados

Classificação - treinamento

classificacao-treinamento

Classificação - aprendizado

aprendizado-de-classificacao

Classificação - dados não vistos

classificacao-dados-nao-vistos

Classificação - predição

classificacao-predicao

Exemplo de regressão

regressao-dados

Regressão - treinamento

regressao-treinamento

Regressão - aprendizado

regressao-aprendizado

Regressão - dados não vistos

regressao-dados-nao-vistos

Regressão - predição

regressao-predicao

Regressão - predição real

regressao-predicao-real

Vamos praticar!

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