Neste artigo você encontrará:
Para começarmos esse conteúdo, queremos que pense no processo de encaixe de um quebra cabeça. Para montá-lo mais rápido, a tendência é começar separando as peças por formatos, bordas e cores. Assim, é elaborada uma estratégia consciente de organização, na qual são criados diferentes grupos com elementos similares. Aí está um elemento familiar da clusterização.
O clustering, ou análise de agrupamentos de dados, é uma das técnicas mais utilizadas no machine learning.
Para as organizações empresariais, estratégias de semelhança, organização e categorização são atrativas e essenciais para o sucesso dos negócios. Por isso, a clusterização de informações tem sido muito requisitada e pode mesmo fazer diferença nos resultados.
Então, vamos ver mais sobre essa técnica e suas aplicações neste artigo. Continue a leitura para descobrir sobre machine learning clustering! Aproveite!
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IA e Machine Learning
O que é o Machine Learning?
Antes de entrarmos no conceito de clustering, aplicação e importância, é importante entender como ele se insere no machine learning (ML).
De forma resumida, o machine learning é uma inteligência artificial que se baseia no uso de algoritmos para tomada de decisões automatizadas. Ou seja, por meio dos dados, computadores conseguem reconhecer padrões e conseguem realizar predições. E com a máquina “aprendendo” com os dados, é possível promover a melhoria do seu desempenho à medida que aumenta a informação recebida.
Os problemas de ML são divididos em três subáreas principais: classificação, regressão e clustering. Aqui neste artigo vamos nos atentar ao clustering. Mas é importante entender a definição das outras subáreas. Então, confira a seguir:
Classificação: prevê a categoria de uma observação dada. Ou seja, estima-se um “classificador” que gera a classificação qualitativa de um dado não observado, baseando-se em dados de entrada (que engloba observações que já tenham classificações definidas).
Regressão: essa subárea usa dados de entrada (ditos preditores) previamente observados para prever uma resposta. A diferença para a Classificação é que aqui procura-se estimar um valor numérico e não uma classificação de uma observação.
Clustering: também chamado de agrupamento, tem como finalidade agrupar observações em grupos chamados de “clusters”. Os dados apresentam similaridades dentro de seu cluster e diferenças em relação aos demais. Diferente do que acontece na Classificação, aqui não é feita uma rotulação e, assim, não existe clusterização certa ou errada.
- Entendendo o conceito de clustering
Como já adiantamos anteriormente, o clustering é uma subárea do machine learning. É considerado um processo de aprendizado não-supervisionado, pois as técnicas empregadas não exigem rótulos de classes para realizar previsões.
Dessa forma, é uma metodologia da qual são extraídas referências de conjuntos de dados que consistem em dados de entrada sem respostas rotuladas.
Clustering é a tarefa de dividir os pontos de dados em vários grupos (clusters), de modo que os dados pertencentes ao mesmo grupo sejam o mais semelhantes possível entre si, mas diferentes dos dados em outros grupos.
É basicamente uma técnica de prospecção de dados (data mining) que tem como finalidade realizar agrupamentos automáticos de dados segundo o seu grau de semelhança.
Não existe uma clusterização certa ou errada dos dados. Cada tipo de processo executado resulta em tipos diferentes de clusters e a determinação da técnica deve ser previamente analisada pelo pesquisador.
A finalidade é promover uma melhor visualização dos dados, estudando padrões de comportamento. Geralmente, é usado para encontrar uma estrutura significativa, processos subjacentes explicativos, recursos generativos e agrupamentos inerentes a um conjunto de exemplos.
- O funcionamento do clustering
O clustering é realizado automaticamente por algoritmos de machine learning, que fazem a identificação de padrões e características em comum entre as informações.
Para que o processo seja realizado, são usadas medidas de semelhança dos dados (como dummys para variáveis categóricas e distância Euclidiana para os dados numéricos). Também podem ser utilizadas técnicas como Clustering Hierárquico e k-means.
O alcance da melhor performance na clusterização exige que cada cluster apresente a maior semelhança possível entre si em seu interior e a maior dissemelhança possível entre outros clusters.
Essas similaridades e dissimilaridades são medidas pela soma de quadrados dentro do Cluster (WSS) ou pela soma de quadrados entre os clusters (BSS). Essas técnicas medem, respectivamente, compacidade e separação de cada cluster.
- Métodos de agrupamento
Um clustering pode ser feito utilizando diversos métodos. Existem alguns tipos principais, dos quais derivam outras metodologias. Veja:
- Método baseado em densidade: considera os grupos como a região densa tendo algumas similaridades e diferenças com a região densa inferior do espaço. Possui boa precisão e capacidade de mesclar dois clusters;
- Métodos de base hierárquica: aqui os clusters formam uma estrutura do tipo árvore, considerando a hierarquia. É dividido em duas categorias: aglomerativo (abordagem de baixo para cima) e divisivo (abordagem de cima para baixo);
- Método de particionamento: utiliza os objetos em k e cada partição forma um cluster. É utilizado para otimizar uma função de similaridade de critério objetivo.
- Método baseado em grade: o espaço de dados é elaborado em um número finito de células que formam uma estrutura semelhante a uma grade. As operações de clustering realizadas nessas grades são feitas de forma rápida, independentemente do número de objetos de dados.
Aplicações de clustering em diferentes campos
O clustering, assim como machine learning, pode ser aplicado em diversos segmentos e com diferentes finalidades.
Já que, problemas de Clusterização estão cada vez mais presentes. Assim, podem servir como peça fundamental em diversas empresas e setores que desejam potencializar suas decisões e análises com o uso de dados.
Com o clustering é possível delinear informações de mercado com base nos dados coletados. Preferências dos clientes, tendências, comportamentos de compra, tudo pode ser agrupado em clusters, facilitando a análise de contexto e a tomada de decisão mais assertiva.
Confira alguns exemplos:
- Marketing: pode auxiliar a caracterizar e descoberta de segmentos de clientes para fins de campanhas;
- Biologia: pode ajudar a classificar diferentes espécies de plantas e animais;
- Bibliotecas: usadas no agrupamento de diferentes livros com base em tópicos e informações;
- Seguro: reconhecimento de clientes e identificar as fraudes;
- Urbanismo: pode contribuir no estudo de valores de residências, com base em suas localizações geográficas e outros fatores;
- Estudos de abalo sísmico: determinação de zonas perigosas.
Nos últimos anos, o crescimento do machine learning foi enorme. E a área está tão em alta que o mercado de trabalho procura, cada vez mais, profissionais capacitados que sabem como utilizar seus conceitos e técnicas.
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