Análise de algoritmos de aprendizado de máquina utilizando dados do Youtube

Abstract

Este trabalho explora a aplicação das técnicas do aprendizado de máquina para analisar e interpretar dados coletados do Youtube. Com o constante crescimento do volume de conteúdo gerado por usuário no Youtube, surge a necessidade de classificar e prever de maneira eficiente a performance de um vídeo e o engajamento dos espectadores. O estudo explora vários algoritmos de classificação incluindo árvore de decisão, regressão linear e Máquina de Vetor Suporte (SVM), para categorizar os vídeos do Youtube baseado em vários atributos como as visualizações, likes, dislikes e a quantidade de comentários. Além da classificação, o artigo examina algoritmos de previsão voltado para prever a popularidade de um e o comportamento dos espectadores. A eficácia deste modelo é avaliada usando as métricas de Erro Médio Quadrático (MSE) e Coeficiente de Determinação. Estes métodos de avaliação fornecem uma compreensão abrangente da performance de cada modelo, destacando seus pontos fortes e suas limitações no tratamento dos dados dinâmicos e diversificados do Youtube. Os resultados ressaltam o potencial do aprendizado de máquina para melhorar a categorização e sistemas de recomendação no Youtube, oferecendo melhorias significantes na experiência do usuário e no gerenciamento de conteúdo. Esta pesquisa contribui para o campo mais amplo da ciência de dados, demonstrando aplicações práticas dos algoritmos de aprendizado de máquina em análise de mídias sociais, fornecendo insights valiosos para desenvolvedores, profissionais de marketing e criadores de conteúdo com o objetivo de alavancar estratégias orientadas por dados para otimizar sua presença no Youtube.

This work explores the application of machine learning techniques to analyze and interpret data collected from the Youtube. With the constant growth in the volume of user-generated content on YouTube, there is a need to efficiently classify and predict a video's performance and viewer engagement. The study explores several classification algorithms including decision tree, linear regression and Support Vector Machine (SVM), to categorize YouTube videos based on various attributes such as views, likes, dislikes and the number of comments. In addition to rating, the article examines prediction algorithms aimed at predicting a viewer's popularity and behavior. The effectiveness of this model is evaluated using the Mean Squared Error (MSE) and Coefficient of Determination metrics. These evaluation methods provide a comprehensive understanding of each model's performance, highlighting its strengths and limitations in handling YouTube's dynamic and diverse data. The results highlight the potential of machine learning to improve categorization and recommendation systems on YouTube, offering significant improvements in user experience and content management. This research contributes to the broader field of data science by demonstrating practical applications of machine learning algorithms in social media analytics, providing valuable insights for developers, marketers, and content creators aiming to leverage data-driven strategies. to optimize your presence on Youtube.