Tema (não é ENEM e é texto descritivo): Algoritmos de busca e ordenação para “machine learning”

Na matemática há vários ramos de estudos, destacando-se nos últimos anos ciências próprias, como a estatística e a ciência da computação, tais quais de suma importância para os estudos da amplitude do tema proposto, citado em detalhes em vários periódicos internacionais.

Ainda nessas ciências tem se destacado na atualidade algoritmos de aprendizado de máquina, cujos dependem de conceitos da estatística para realização dos cálculos necessários para convergência dos objetivos, seja por regressões lineares, testes de hipóteses ou outras métricas. Também vindos da ciência da computação, tais bases de dados podem advir de bancos de dados e outras estruturas de dados organizadas, sejam listas, filas, pilhas, árvores, grafos e outras derivações.

Diante dessas organizações de dados que podem ser de baixo ou elevado volume, na ordem de pentabytes por exemplo, faz-se necessário boas práticas como a ETL, que consiste em extrair, filtrar e tratar os dados. Dessa forma é de vital importância o uso dos algoritmos otimizados de busca e ordenação, ao fim de reduzir ao máximo o uso dos recursos computacionais, em especial o tempo de execução das sequências programadas. Por isso há várias possibilidade de uso algoritmos de busca e ordenação amplamente citados em literatura técnica, tais quais, “bubble sort”, “merge sort”, busca binária, busca linear, etc.

Portanto, mesmo adotando aprendizado supervisionado ou não supervisionado, os programas de inteligência artificial precisam de entrada de dados para responderem ao que foi sequenciado entre os laços de repetição. Com isso esses modelos têm mostrado resultados em diversas áreas do conhecimento, sejam na linguística, na robótica, predições comerciais, diagnósticos, previsão do tempo, “chatbots”, otimizações, engenharia, dentre muitas outras aplicações.