Após ter um conjunto de dados estruturados, o próximo passo neste processo de aprendizado é a aplicação de um método de aprendizagem juntamente com uma técnica de Aprendizado de Máquina. As técnicas de Aprendizado de Máquina utilizam algoritmos, que por sua vez faz o trabalho computacional e todo o processamento dos dados.
Redes Neurais: são baseadas em como o cérebro humano funciona. Existem diferentes tipos de Redes Neurais, mas basicamente elas consistem em um conjunto de nós (ou neurônios) dispostos em várias camadas com interconexões ponderadas entre eles. Cada neurônio combina um conjunto de valores de entrada para produzir um valor de saída, que por sua vez é passado para outros neurônios nas camadas seguintes.
Árvore de Decisão: essa técnica utiliza algoritmos do formato de árvore. Cada árvore possui nó, ramos, folhas e ligações entre eles. Um ramo é um conjunto de nó que testa cada atributo da classificação e cada ramo corresponde ao valor do atributo. E as folhas atribui uma classificação para os ramos. A classificação é o resultado final que se quer chegar ou prever com o algoritmo.
Regressão: é a técnica utilizada quando se quer prever valores de algo futuro, baseado em comportamento de variáveis passadas. Um exemplo seria prever o valor de mercado de um imóvel utilizando um algoritmo de regressão linear.
Depois da aplicação da técnica de aprendizado e do treinamento do algoritmo, devemos confirmar o seu desempenho para prever os casos. Nesse momento é a hora da aplicação da prova. Existe algumas métricas que podem ser utilizadas para assim ter uma medida que fale a quantidade de acertos, erros ou o desempenho da técnica utilizada. Algumas métricas interessantes serão descritas logo abaixo:
Acurácia: essa métrica é a mais básica para medir o aprendizado, leva em consideração a proporção de predições corretas, sem levar em consideração a quantidade de erros.
Sensibilidade: é a proporção de verdadeiros positivos, ou seja, a capacidade do algoritmo em prever casos corretamente para os casos que são realmente verdadeiros.