Algoritmo

Um algoritmo é um conjunto estruturado de instruções que descrevem como um sistema deve resolver uma tarefa específica. Ele indica a ordem das operações, como processar os dados e qual lógica seguir para chegar a um resultado. Toda solução computacional, dos sistemas mais simples aos modelos mais avançados de Inteligência Artificial, depende de algoritmos bem formulados.

Em IA, o algoritmo define como o modelo aprende com exemplos, ajusta parâmetros e transforma dados em previsões ou classificações úteis. A escolha do algoritmo afeta desempenho, velocidade, interpretabilidade e até o custo operacional de um projeto.

Algoritmos podem ser simples, como regressões lineares que modelam relações diretas entre variáveis, ou mais sofisticados, como métodos de ensemble e redes neurais que capturam relações complexas em grande volume de dados.

Como escolher algoritmos de Machine Learning

A seleção do algoritmo ideal depende sempre do tipo de problema. Alguns cenários comuns:

Classificação em dados tabulares
Modelos como Random Forest e XGBoost funcionam bem quando os dados possuem muitas variáveis estruturadas.

Previsões diretas ou tendências
Regressão linear ou logística é suficiente quando há relação clara entre entrada e saída.

Segmentação sem rótulos
K-means e outros algoritmos de clustering identificam padrões de agrupamento sem necessidade de labels.

Mesmo com boas referências, a melhor prática continua sendo testar múltiplos algoritmos e comparar os resultados com validação cruzada, já que modelos se comportam de forma diferente em cada domínio.

Critérios essenciais para escolher o algoritmo

Ao avaliar opções, considere:

Tamanho do dataset
Modelos simples funcionam melhor com menos de mil exemplos. Métodos avançados geralmente exigem mais dados para aprender padrões reais.

Nível de interpretabilidade desejado
Árvores de decisão, regressões e modelos lineares são fáceis de explicar. Redes neurais e ensembles são mais opacos.

Recursos computacionais disponíveis
Alguns algoritmos treinam rapidamente em CPUs comuns. Outros, como redes neurais profundas, exigem GPUs e mais tempo de processamento.

Tipo de problema
A decisão depende se a tarefa é classificação, regressão, previsão de séries temporais ou clustering.

Disponibilidade de labels
Algoritmos supervisionados dependem de dados rotulados. Sem rótulos, o caminho é usar métodos não supervisionados.

A escolha do algoritmo certo não é apenas técnica. É estratégica. Ela equilibra precisão, custo, velocidade e capacidade de explicar o modelo ao negócio.