Conheça o Naive Bayes e aprenda 3 passos para potencializar sua implementação!

Os dados e informações são os principais norteadores da tomada de decisão, afinal, a partir deles é possível entender os cenários passados e projetar as tendências futuras. Por isso, gerenciar esses dados é essencial!

Pensando nisso, o algoritmo Naive Bayes foi criado, visando facilitar a tomada de decisões através da filtragem e classificação de informações de forma estratégica, o que é um diferencial muito interessante.

Ficou curioso para saber mais sobre esse assunto? Então, não deixe de acompanhar os seguintes tópicos para aprofundar seus conhecimentos sobre os temas:

● O que é Naive Bayes?

● Qual a função do Naive Bayes?

● Qual a relação entre Naive Bayes e Machine Learning?

● Como implementar o algoritmo Naive Bayes?

• Essa é a trilha para o sucesso!

Vamos à leitura?

O que é Naive Bayes?

O Naive Bayes é um algoritmo criado pelo estudioso Thomas Bayes, que atribui seu sobrenome ao conceito. Vale ressaltar ainda, o significado inusitado de Naive: “ingênuo”, faz uma referência das características da base de dados para cada linha analisada.

Assim, esse algoritmo tem o objetivo de classificar os dados, para que sejam dispostos de forma filtrada e assim, possam ser usados para otimizar o processo de tomada de decisão.

Vale ressaltar ainda que, a fórmula de Naive Bayes é muito famosa na área da estatística e é um dos primeiros contatos dos estudantes de programação, devido a sua simplicidade e eficiência.

Assim, a resposta da fórmula dessa linguagem de programação é a probabilidade a priori de um evento ocorrer e pode ser descrita matematicamente da seguinte forma:

P(A/B) = P(B/A) x P(A) / P(B)

Dessa forma, depois de calculada a probabilidade de acontecimento, ela é relacionada a outro evento, chegando de forma eficaz a um resultado direcionador de decisões. 

Muito interessante, não é mesmo? Para ampliar sua percepção sobre esse conceito, confira no próximo tópico quais são as principais funcionalidades do Naive Bayes Models.

Qual a função do Naive Bayes?

Os mecanismos do Naive Bayes são objetivos, visto que o escopo desse mecanismo te permite obter duas respostas: alta ou baixa probabilidade. Diante disso, uma decisão assertiva é viabilizada a partir dos dados analisados.

Vale ressaltar ainda que, a lógica desse algoritmo é baseada na relação das características que estão sendo analisadas com as que já são pré-existentes no banco de dados.

Assim, ele resulta em uma tabela de probabilidades que posteriormente será analisada pelo Machine Learning, que por sua vez é responsável por separar e classificar as informações,

Além disso, o Naive Bayes é muito utilizado para a análise de grandes volumes de dados com os mais variados objetivos, visto que, esse algoritmo se mostra muito eficiente para filtrar bancos de dados amplos, como os gerados pelo Google Analytics e Data Science.

Assim, fica muito mais simples retirar insights produtivos dos novos conjuntos de informações otimizadas, o que facilita muito a gestão e implementação de ações estratégicas.

Logo, a Machine Learning tem um importante papel para o funcionamento do Naive Bayes. Para aprofundar seus conhecimentos sobre essa relação, não deixe de conferir o tópico a seguir!

Qual a relação entre Naive Bayes e Machine Learning?

O Machine Learning é uma parte importante do algoritmo Naive Bayes, pois o aprendizado da máquina é o responsável pela programação dos filtros que vão separar os dados de acordo com suas características semelhantes.

Além disso, é fundamental que os critérios para uma classificação de texto eficiente sejam definidos, para que o algoritmo seja capaz de analisar as informações da melhor forma possível dentro dos parâmetros estabelecidos.

Vale ressaltar ainda que é necessário que um profissional capacitado acompanhe as análises dos dados, para que possa intervir caso seja preciso. Assim, os problemas que surgirem na classificação de dados poderão ser supervisionados de forma eficaz.

Dessa forma, as principais aplicações do Naive Bayes com o uso do Machine Learning são: filtragem de spams e e-mails indesejados, sistemas de recomendação de acordo com critérios pré estabelecidos, análise de sentimento, previsões em tempo real, etc.

Outra coisa interessante do uso desse algoritmo é que ele pode ser usado facilmente combinado com outras ferramentase até mesmo com outro algoritmo de classificação, para que sua função seja potencializada.

Para finalizar com chave de ouro seu aprendizado sobre o Naive Bayes, não deixe de conferir o último tópico que vai abordar dicas de como implementar esse poderoso algoritmo na sua estratégia de negócio!

Como implementar o algoritmo Naive Bayes?

Para uma implementação eficiente do programa de classificação de dados, é fundamental que haja uma boa preparação e que alguns cuidados sejam tomados. Por isso, confira nossas dicas para esse processo:

1. Defina seu banco de dados

Todo banco de dados precisa ser otimizado para que seu desempenho seja potencializado. Dessa forma, escolher qual conjunto de dados que precisa ser tratado pelo algoritmo é o primeiro passo para sua implementação.

Vale ressaltar que sua aplicação é muito abrangente, podendo ser utilizada para diversos propósitos, como para analisar dados de desempenho do marketing de conteúdo como também para informações de faturamento do seu negócio.

Além disso, o volume de dados não interfere nos resultados do Naive Bayes, visto que ele é capaz de processar uma grande quantidade de dados, ainda assim prezando pela eficiência da separação.

2. Defina os critérios estratégicos

Quais são os indicadores mais importantes para sua marca? Ter isso em mente é fundamental para definir quais são os principais critérios estratégicos que devem ser levados em consideração para a classificação das informações.

Dessa forma, será possível extrair insights produtivos e alinhados ao propósito do seu negócio, o que fará com que a estratégia adotada gere resultados positivos e impactantes para a empresa.

3. Aplique o Naive Bayes Models

A aplicação do algoritmo de Naive Bayes deve ser feita por um profissional capacitado para que tenha a eficiência esperada.

Além disso, vale ressaltar que a programação deste software é simples e eficaz, o que resulta em uma ferramenta poderosa para a tomada de decisão com agilidade e precisão.

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