{"id":1394583,"date":"2024-05-16T08:00:00","date_gmt":"2024-05-16T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/?p=1394583"},"modified":"2024-05-14T17:22:26","modified_gmt":"2024-05-14T20:22:26","slug":"kernel-svm-concursos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.estrategiaconcursos.com.br\/blog\/kernel-svm-concursos\/","title":{"rendered":"Kernel do SVM: cobran\u00e7a recente em Machine learning"},"content":{"rendered":"\n

Sauda\u00e7\u00f5es colegas concurseiros, no artigo de hoje analisaremos uma cobran\u00e7a de um t\u00f3pico novo na \u00e1rea de Machine Learning, o kernel do SVM.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Sabemos que a cobran\u00e7a de intelig\u00eancia artificial em concursos, seja por qualquer forma, como \u201can\u00e1lise de dados\u201d, \u201cmachine learning\u201d, \u201csistemas de suporte \u00e0 decis\u00e3o anal\u00edtica\u201d etc. n\u00e3o \u00e9 mais uma promessa, mas uma realidade.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m de j\u00e1 serem uma exig\u00eancia comum em concursos espec\u00edficos para cientistas de dados, conhecimentos em aprendizado de m\u00e1quina tornaram-se comuns em concursos de tecnologia da informa\u00e7\u00e3o em geral. <\/p>\n\n\n\n

Por\u00e9m, recentemente, essa cobran\u00e7a se estendeu at\u00e9 mesmo a \u00e1reas que tradicionalmente n\u00e3o estavam diretamente ligadas \u00e0 tecnologia, como concursos para cargos de Auditor Fiscal.<\/p>\n\n\n\n

Ocorre que, conforme a exig\u00eancia desse tema se consolida, as bancas v\u00e3o explorando novos assuntos em suas provas.<\/p>\n\n\n\n

Em quest\u00e3o ultra recente, do concurso da IPEA – Instituto de Pesquisa Econ\u00f4mica Aplicada -, a CESGRANRIO inovou e cobrou um t\u00f3pico in\u00e9dito: o kernel do SVM.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ent\u00e3o, visando ajudar aos concurseiros, nesse artigo iremos revisar o algoritmo SVM, abordar o que seria o kernel do SVM e tentar prever uma cobran\u00e7a futura a respeito de outro tema ainda n\u00e3o cobrado, o \u201ckernel trick\u201d.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Support Vector Machine (SVM)<\/h2>\n\n\n\n

Regra geral, a Support Vector Machine<\/em><\/strong> <\/em>(ou M\u00e1quina de Vetores de Suporte, traduzido do ingl\u00eas) \u00e9 um algoritmo aplicado para realizar classifica\u00e7\u00e3o bin\u00e1ria<\/strong>, isto \u00e9, visa prever se determinada caracter\u00edstica est\u00e1 ou n\u00e3o contida nos dados.<\/p>\n\n\n\n

Cuidado que esse algoritmo tamb\u00e9m pode ser utilizado para outras tarefas, como regress\u00e3o ou previs\u00e3o de outliers, por exemplo. Por\u00e9m, nesse artigo, abordaremos sua aplica\u00e7\u00e3o usual, ou seja, a de classifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Pois bem, quando treinamos uma SVM estamos procurando uma fun\u00e7\u00e3o linear que melhor separa os dados<\/strong>, isto \u00e9, que maximiza a sua dist\u00e2ncia aos pontos de dados mais pr\u00f3ximos de cada classe. <\/p>\n\n\n\n

Vejamos, ent\u00e3o, a seguir, em um gr\u00e1fico uma SVM treinada que encontrou uma fun\u00e7\u00e3o linear (no caso de um gr\u00e1fico em uma dimens\u00e3o como o nosso, \u00e9 um ponto, pintado de verde) que melhor separa os dados em duas classes (os pontos do tipo azul dos pontos do tipo vermelho). <\/p>\n\n\n\n

Vejam tamb\u00e9m que a maior dist\u00e2ncia poss\u00edvel do classificador em verde aos pontos mais pr\u00f3ximos de cada classe est\u00e1 desenhada em amarelo.<\/p>\n\n\n\n

\"Algoritmo<\/figure>\n\n\n\n

Assim, fica demonstrado que a SVM foi capaz de classificar os dados separando a reta em duas regi\u00f5es: os pontos \u00e0 esquerda do ponto verde s\u00e3o do tipo vermelho, enquanto os pontos \u00e0 direita s\u00e3o do tipo azul.<\/p>\n\n\n\n

Finalmente, para concursos, precis\u00e1vamos saber que a fun\u00e7\u00e3o linear <\/strong>encontrada (isto \u00e9, o ponto verde) pela M\u00e1quina de Vetor de Suporte se chama hiperplano <\/strong>e que os pontos de cada classe<\/strong> que definiram a maior dist\u00e2ncia poss\u00edvel se chamam vetores de suporte<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\"Explica\u00e7\u00e3o<\/figure>\n\n\n\n

Kernel do SVM<\/h2>\n\n\n\n

Por\u00e9m, pode acontecer de os dados n\u00e3o serem pass\u00edveis de separa\u00e7\u00e3o por uma fun\u00e7\u00e3o linear<\/strong>, como, por exemplo, ao tentarmos determinar se uma \u00e1rvore \u00e9 adequada para a fabrica\u00e7\u00e3o de l\u00e1pis. <\/p>\n\n\n\n

Sabemos que \u00e1rvores muito jovens ou muito antigas (indicadas pelos pontos vermelhos no gr\u00e1fico a seguir) n\u00e3o s\u00e3o adequadas para o corte, sendo que a idade \u00f3tima se situa em um per\u00edodo intermedi\u00e1rio (indicada pelos pontos azuis no gr\u00e1fico a seguir).<\/p>\n\n\n\n

\"Dados<\/figure>\n\n\n\n

Vejam que aqui n\u00e3o h\u00e1 forma de se inserir um ponto verde de forma a separar os dados em duas categorias distintas, isto \u00e9, em pontos \u201c\u00e0 esquerda\u201d e \u201c\u00e0 direita\u201d do classificador, sem misturarmos pontos vermelhos e azuis.<\/p>\n\n\n\n

Para resolver esse problema, o russo Vladimir Vapnik com outros pesquisadores propuseram que, se inserirmos novas caracter\u00edsticas aos pontos, podemos os transformar em dados linearmente separ\u00e1veis. <\/p>\n\n\n\n

Assim, utilizaram uma fun\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica para inserir novas informa\u00e7\u00f5es aos pontos chamada de kernel<\/strong>, que , por estarmos aplicando no contexto das Support Vector Machines, chamamos de kernel do SVM.<\/p>\n\n\n\n

Dessa forma, introduzindo tal t\u00e9cnica ao nosso exemplo, poder\u00edamos aplicar uma fun\u00e7\u00e3o kernel que simplesmente eleva as idades das \u00e1rvores ao quadrado. Assim, ao aplicarmos esse kernel espec\u00edfico aos pontos, faremos com que tenham duas informa\u00e7\u00f5es: suas idades e suas idades ao quadrado. <\/p>\n\n\n\n

Vejamos como fica o novo gr\u00e1fico com esses pontos transformados, ent\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

\"Kernel<\/figure>\n\n\n\n

Agora tomem cuidado que nosso hiperplano linear em um ambiente em duas dimens\u00f5es n\u00e3o \u00e9 mais um ponto, mas uma reta<\/strong>! <\/p>\n\n\n\n

Assim, vejam que nesse momento temos pontos poss\u00edveis de serem separados por um hiperplano.<\/p>\n\n\n\n

\"Hiperplano<\/figure>\n\n\n\n

Kernel Trick – Al\u00e9m do Kernel do SVM!<\/h2>\n\n\n\n

Agora vamos tentar prever uma cobran\u00e7a ainda n\u00e3o realizada em concursos p\u00fablicos.<\/p>\n\n\n\n

Vimos que a fun\u00e7\u00e3o kernel adiciona aos pontos novas informa\u00e7\u00f5es a partir das suas caracter\u00edsticas originais. Por\u00e9m, na pr\u00e1tica, esse c\u00e1lculo que adiciona novas informa\u00e7\u00f5es aos dados originais \u00e9 muito custoso e pode inviabilizar a aplica\u00e7\u00e3o do m\u00e9todo.<\/p>\n\n\n\n

Dessa forma, visando tornar esse m\u00e9todo computacionalmente eficiente, aplica-se um \u201cmacete\u201d matem\u00e1tico chamado de kernel trick (trick, em tradu\u00e7\u00e3o do ingl\u00eas, significa truque).<\/p>\n\n\n\n

Sem entrar em maiores c\u00e1lculos matem\u00e1ticos (que envolvem conhecimento de \u00e1lgebra linear), com o kernel trick evitamos a necessidade de calcular explicitamente as novas coordenadas dos pontos, tornando o problema  em um com baixo custo computacional.<\/p>\n\n\n\n

Ou seja, o kernel trick nada mais \u00e9 que uma simplifica\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica que permite calcular implicitamente no espa\u00e7o o necess\u00e1rio para que os pontos sejam linearmente separ\u00e1veis<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

A presen\u00e7a crescente de intelig\u00eancia artificial e aprendizado de m\u00e1quina em concursos p\u00fablicos no geral \u00e9 um reflexo do papel cada vez mais relevante dessas tecnologias na nossa sociedade. <\/p>\n\n\n\n

Essa tend\u00eancia \u00e9 evidenciada por sua cobran\u00e7a em \u00e1reas tradicionalmente n\u00e3o associadas \u00e0 tecnologia, como concursos para cargos de Auditor Fiscal.<\/p>\n\n\n\n

Ocorre que as bancas est\u00e3o estendendo a cobran\u00e7a no tema para t\u00f3picos novos, sendo que tivemos um exemplo recente disso no concurso do Instituto de Pesquisa Econ\u00f4mica Aplicada (IPEA), onde a CESGRANRIO introduziu um t\u00f3pico in\u00e9dito: o kernel do SVM. <\/p>\n\n\n\n

Isso demonstra como as bancas examinadoras est\u00e3o se adaptando e explorando novos assuntos para avaliar o conhecimento dos candidatos, nos obrigando a mantermos atualizados.<\/p>\n\n\n\n

E agora, querido aluno, consegue resolver a famigerada quest\u00e3o?<\/p>\n\n\n\n

(CESGRANRIO\/IPEA\/2024) Em um projeto de ci\u00eancia de dados para an\u00e1lise preditiva no setor banc\u00e1rio, um cientista de dados precisa escolher tecnologias de aprendizado de m\u00e1quina adequadas para classificar clientes com base no risco de inadimpl\u00eancia. <\/em><\/p>\n\n\n\n

Considerando-se a inten\u00e7\u00e3o de lidar com dados n\u00e3o linearmente separ\u00e1veis por meio do uso de um kernel, qual \u00e9 o algoritmo mais adequado para essa tarefa?<\/em><\/p>\n\n\n\n

(A) An\u00e1lise de Componentes Principais <\/em><\/p>\n\n\n\n

(B) \u00c1rvore de Decis\u00e3o<\/em><\/p>\n\n\n\n

(C) K-Means<\/em><\/p>\n\n\n\n

(D) M\u00e1quina de Vetores de Suporte <\/em><\/p>\n\n\n\n

(E) Regress\u00e3o Log\u00edstica<\/em><\/p>\n\n\n\n

Gabarito: D<\/em><\/p>\n\n\n\n

Instagram: @prof.lucas.ianni<\/p>\n\n\n\n

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<\/a><\/strong><\/strong>Concursos 2024<\/a><\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

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