Arvore de decisão: como funciona essa Machine Learning?

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A árvore de decisão – ou decision tree – é um tipo de estrutura de aprendizado utilizado na machine learning. Um aplicativo, IA ou qualquer software que tem como uma de suas características automatizar funções e decisões precisa aprender para conseguir simular o raciocínio humano. Dessa forma, ele será capaz de antecipar problemas, sugerir soluções, prever resultados e aumentar a produtividade do seu negócio.

Existem diversos tipos de algoritmos para aprendizado de softwares e aplicativos, mas o modelo de árvore de decisão é um dos mais utilizados e indicados por ser bem intuitivo. Os resultados podem ser monitorados pelos desenvolvedores e possíveis melhorias e correções são mais fáceis de serem aplicadas. Afinal, por meio deste algoritmo a máquina “pensa” por etapas bem definidas. Entenda como funciona a seguir.

Funcionamento do algoritmo da árvore de decisão

O algoritmo de árvore de decisão machine learning é um tipo de aprendizado desenvolvido e aplicado em máquinas. No caso, a decision tree é um aprendizado que acontece por meio de um esquema semelhante a uma árvore, no qual as possíveis decisões e aprendizados acontecem por meio de etapas bem definidas.

Nessas etapas há a raiz principal que cresce em um tronco e se desenvolve em diferentes nós, ramos e folhas. No caso, cada um desses elementos são os possíveis resultados. Sendo assim, a raiz principal traz um dado para o aplicativo, IA ou software que começa a partir de criar uma árvore de decisões e resultados.

O dado é trabalhado e conforme as situações se apresentam e mais variáveis são inseridas para a máquina trabalhar, um ramo ou um nó é acrescentado até gerar os possíveis resultados por meio da figura da folha. E, embora essa pareça ser apenas uma representação, o software trabalha de maneira similar.

Com isso, existem diversos ganhos para o dia a dia de uma companhia. Por exemplo, calcular a saída da empresa e também a entrada de forma mais fácil, resultados e metas mais previsíveis e até mesmo um desempenho mais claro. A árvore de decisão machine learning é um ótimo algoritmo de aprendizado para automação de empresas!

Estrutura da árvore de decisão

A árvore de decisão é um formato de lógica aplicada em modelo de árvore da quarta revolução industrial, no qual um dado principal é trabalhado e raciocinado pela máquina por meio de etapas. Porém, essas etapas não são, necessariamente, sequenciais – já que inúmeras variáveis podem ser preponderantes para o raciocínio da máquina.

Além disso, cada uma dessas variáveis pode gerar um ramo diferente e, portanto, um resultado diferente. Por isso que, de todos os tipos de algoritmos, a árvore está entre um dos mais apreciados e respeitados, afinal, ela permite uma perspectiva mais completa a respeito de como os resultados de sua empresa podem acontecer.

Se você quer ter uma automação eficiente e que traga uma perspectiva completa, então vale a pena apostar nessa estratégia. Entenda mais sobre os benefícios a seguir.

Para que serve a árvore de decisão na machine learning?

O método de árvore de decisão para o machine learning serve para automatizar os mais diferentes processos de uma empresa, mas, principalmente, o controle de resultados e ganhos em outras métricas.

Então se você deseja calcular a saída da empresa no próximo mês, por exemplo, o algoritmo pode trazer esses resultados. Porém, se prefere prever tendências no mercado e como podem afetar sua empresa, o software também pode realizar o cálculo. Além de automatizar outros processos que auxiliam seus profissionais de vendas, gestão e marketing e ainda colaborar para a redução de custos operacionais.

Veja quais são esses ganhos, qual sua real importância em sua rotina de produção e como seus resultados e a automação auxiliam na prática seu negócio a ter mais produtividade e lucro. Após conhecê-los, com certeza vai querer adotar para sua empresa os principais softwares que “pensam” e calculam na forma da Árvore de Decisão.

1. Previsões de diversos tipos

O método de árvore de decisão permite que sua empresa possa ter previsões de diversos tipos. Por exemplo, com esse algoritmo é possível prever mudanças no mercado, na saída de funcionários, nos gastos da empresa e até mesmo no lucro da produção. Todos esses resultados são importantes para permitir que a empresa planeje seu futuro com cuidado.

2. Cálculos de possíveis riscos

Se você espera para tomar uma decisão em sua empresa e não sabe exatamente com o que pode lidar no futuro, com a árvore de decisões é possível calcular melhor os riscos. Inclusive, esta é uma ferramenta muito utilizada por empresas de crédito para calcular riscos dos serviços oferecidos, mas pode ser utilizada por sua empresa ao lançar um produto novo, por exemplo.

3. Possibilidade de trabalhar com mais variáveis

Este modelo específico de machine learning permite que mais de uma variável possa ser aplicada no processo de análise da máquina. Já que todo o modelo conta com vários ramos, a árvore pode gerar resultados bem diferentes para cada variável, o que permite uma perspectiva muito mais ampla das possibilidades.

4. Costuma ser mais simples que outros algoritmos

Mesmo com a possibilidade de gerar resultados variados e interpretações diversas, o modelo de árvore de decisões não é tão complexo quanto outros tipos de algoritmos. Portanto, este é um modelo que pode ser aplicado em softwares que tem como principal função gerar resultados para empresas que não trabalham, necessariamente, com tecnologia.

5. É muito mais intuitiva

Por fim, mais um ponto positivo – e benefício – da decision tree, é que seu algoritmo é intuitivo. Isso é ótimo, pois permite que profissionais que não são habituados à tecnologia conseguir manipular o software e fazer uso dos seus resultados sem problemas. Outro ponto interessante é que por ser intuitivo é mais fácil de realizar manutenções e correções no algoritmo.

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Este conteúdo foi escrito por
Adalberto Cunha
Adalberto Cunha
Adalberto Cunha é o CRO (Chief Revenue Officer) da Biti9. Formado pela FECAP e Universidade Mackenzie, acumulou diversas experiências em sua carreira, incluindo grandes empresas como Banco Safra, BCS e IBM (International Business Machines Corporation). Em 2010, fundou uma filial da Yogolove e, posteriormente, também trabalhou na Natura. Em 2015, co-fundou a Biti9 em parceria com Martin Luther Candido e Silva e, desde então, tem como missão ajudar empresas a reduzir erros e custos e a proporcionar mais agilidade no backoffice, implementando automações para realizar as atividades repetitivas de forma otimizada, utilizando tecnologias de RPA (Robotic Process Automation), OCR (Optical Character Recognition) e IA Generativa (Inteligência Artificial).

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