Hello, there! Você já aprendeu com a gente o que é Machine Learning (clique aqui para o ler o nosso artigo), e hoje você vai aprender quais são os tipos de dados diferentes que podem ser usados com essa tecnologia.
Are you ready? Then let's go!
O processo de machine learning (aprendizagem de máquina) envolve o processamento de um dataset (conjunto de dados) complexo.
Existem 4 tipos de dados primários que podem ser usados para a aprendizagem de máquina: numerical, categorical, time series e text data.
Numerical data são os dados medidos através de números, mas que podem ser organizados de forma ascendente ou descendente e com os quais é possível tirar uma média. Eles também são conhecidos como quantitative data (dados quantitativos).
Os dados numéricos também podem ser divididos em 2 grupos: continuous (contínuos) e discrete (distintos). Continuous data refere-se a números que fazem parte de uma sequência com começo e fim (como, por exemplo, a temperatura). Já a discrete data refere-se a números distintos e individuais, que não fazem parte de uma sequência contínua de números (como o número total de alunos em uma sala, por exemplo).
Aqui estamos falando das características de um grupo, como, por exemplo, as cores comuns de automóveis ou o local de nascimento dos habitantes de uma cidade. Categorical data são dados como gênero, classe social, cores etc. É possível atribuir números a esses dados, para fins de organização, mas eles não têm valor matemático (por exemplo, não é possível calcular uma média entre cores e cidades).
Times series data refere-se a dados que são coletados com uma frequência temporal específica. Os dados necessariamente devem estar ligados a um intervalo de tempo, como horas, dias, semanas, meses, bimestres etc. Com isso é possível medir, por exemplo, o número de vendas de uma loja mês a mês ao longo do ano.
Por último, text data refere-se a palavras que podem ser utilizadas em um sistema de machine learning para interpretar, por exemplo, o sentimento de um determinado texto ou a quantidade de menções de uma palavra.
Can you think of more examples? Se você se interessa por este tema, você também pode gostar do nosso artigo "Qual é a diferença entre Data Science e Data Analytics?". See you!
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