Por Que o Naive Bayes Continua Essencial Mesmo na Era da IA Generativa?

🔍 Já ouviu falar no algoritmo "Naive Bayes"?

É um dos algoritmos mais subestimados do Machine Learning — simples por fora, poderoso por dentro.

Mesmo com toda a atenção voltada para a inteligência artificial generativa, os fundamentos estatísticos ainda são os verdadeiros pilares da IA moderna.

O Naive Bayes é um desses pilares — e ainda resolve problemas reais como:

📧 detecção de spam

💬 análise de sentimentos

📄 classificação de documentos

📌 Como funciona?

- Calcula a probabilidade de uma instância pertencer a cada classe

- Assume que os atributos são independentes entre si (daí o “naive”)

- Classifica com base na maior probabilidade posterior

Exemplo prático:

Imagine um e-mail com as palavras “promoção”, “grátis” e “urgente”.

O Naive Bayes estima qual a chance de ele ser SPAM, com base em padrões e bases de dados anteriores.

✅ Simples.

✅ Eficiente.

✅ Relevante.

Mesmo com algoritmos mais complexos em alta, entender esses modelos clássicos é essencial para qualquer cientista de dados que deseja ter base sólida.

🚀 E você? Já usou Naive Bayes em algum projeto? Ou prefere outras abordagens?

Comenta aqui 👇