BCGAME - Bônus diário grátis de 5BTC!Desafios Comuns no Desenvolvimento de Aprendizado de Máquina
Aprendizado de Máquina ou “Machine Learning (ML)”, um ramo especializado da inteligência artificial (IA), emprega algoritmos e modelos estatísticos para capacitar sistemas computacionais a aprender a partir de dados e aperfeiçoar a execução de tarefas específicas progressivamente, sem necessidade de programação explícita. Essa abordagem envolve o processamento de vastas quantidades de dados por algoritmos capazes de identificar padrões de forma autônoma. O ML tem sido fundamental na transformação da interação humana com a tecnologia e na resolução de desafios complexos.
No entanto, apesar da ampla aplicação do ML, seus algoritmos podem enfrentar obstáculos significativos que influenciam sua eficácia e exatidão. Incidentes notórios, como os problemas da administração fiscal da Holanda, o escândalo “Dieselgate” da Volkswagen e as falhas no software de recrutamento da Amazon, destacam as graves consequências de sistemas automatizados mal supervisionados. Esses casos ressaltam a crescente dependência de governos e corporações em algoritmos e IA para otimizar operações.
Os algoritmos de ML estão sujeitos a diversos erros. Idealmente, estes são detectados e corrigidos durante a fase de design. Problemas como overfitting, underfitting e viés na seleção de recursos são frequentes. O overfitting acontece quando um modelo aprende demasiadamente os detalhes e ruídos dos dados de treino, falhando na generalização para novos dados. O underfitting, por sua vez, ocorre quando o modelo é simplista demais para discernir padrões nos dados. O viés na seleção de recursos surge quando um modelo é desenvolvido com base em um subconjunto específico de características, que podem não se aplicar eficientemente a novos conjuntos de dados.
Os modelos de ML também são sensíveis a anomalias, além de conjuntos de treino e teste desequilibrados ou obsoletos. Portanto, é crucial abordar esses desafios para criar modelos de ML precisos e de confiança, capazes de fornecer insights e previsões úteis.
O Que São Dados de Treinamento em Aprendizado de Máquina?
No ML, os modelos são desenvolvidos para reconhecer padrões ou realizar previsões baseados em dados. Para construir um modelo eficiente e avaliar sua eficácia, os dados são geralmente divididos em três conjuntos: treinamento, validação e teste. O conjunto de treinamento, que forma a maior parte dos dados, é utilizado para o treinamento do modelo. O conjunto de validação é um subconjunto empregado para o ajuste de hiperparâmetros durante o treinamento. Por fim, o conjunto de testes é um subconjunto distinto utilizado para avaliar a performance final do modelo após o ajuste.
A função dos dados de treinamento varia de acordo com o tipo de modelo. Em aprendizado supervisionado, os dados de treinamento consistem em pares de entrada e saída, também conhecidos como atributos e rótulos. Os atributos são as variáveis de entrada usadas nas previsões, enquanto os rótulos são as variáveis de saída que o modelo busca prever. O objetivo do aprendizado supervisionado é estabelecer uma relação dos atributos de entrada com os rótulos de saída, permitindo que o modelo faça previsões acuradas sobre novos dados ainda não vistos.
Criação de Algoritmos de Machine Learning
A criação de algoritmos de ML é um processo complexo que muitas vezes escapa ao entendimento público. Normalmente, esta tarefa recai sobre os cientistas de dados, profissionais de um campo interdisciplinar que une estatísticas, matemática e computação para extrair conhecimento e insights dos dados. A ciência de dados, um conceito mais abrangente, engloba diversas técnicas e abordagens para manipulação de dados, com o ML sendo uma dessas técnicas focada na elaboração de algoritmos e modelos.
As fases envolvidas incluem a definição do problema, coleta e limpeza dos dados, exploração de dados, desenvolvimento de um modelo baseado em uma hipótese, teste e validação do modelo, e comunicação dos resultados para as partes interessadas. Os cientistas de dados empregam uma variedade de ferramentas e técnicas, como análise estatística, ML e visualização de dados, para extrair insights significativos e identificar padrões.
Este processo não é rígido, variando conforme o contexto de aplicação. No meio acadêmico, a avaliação do modelo geralmente precede a comunicação e publicação dos resultados. Já no setor produtivo, a avaliação leva à implantação, monitoramento e manutenção do modelo. Em ambientes corporativos, o processo tende a ser iterativo, não linear.
O ML desempenha um papel crucial na fase de modelagem, que envolve construir uma representação matemática de um sistema ou fenômeno real com base em dados. O objetivo é aprender padrões, relações e tendências. Isso geralmente inclui a seleção de um algoritmo apropriado, definição de características relevantes e ajuste dos hiperparâmetros do modelo. A performance é avaliada usando várias métricas, e o modelo é refinado iterativamente até atingir um desempenho aceitável.
Escolha de Modelos de Aprendizado de Máquina
No contexto da ciência de dados, a seleção de modelos de aprendizado de máquina (ML) é uma fase crítica. A modelagem em aprendizado de máquina inclui várias subetapas essenciais, como a engenharia de atributos, separação de conjuntos de dados, escolha do modelo, ajuste de hiperparâmetros e avaliação da performance do modelo. A decisão de qual modelo escolher depende não só da pergunta a ser respondida, mas também das características dos dados disponíveis. Fatores como o número de variáveis, a presença de variáveis categóricas ou contínuas e a distribuição dos dados são cruciais na seleção de modelos. Diferentes algoritmos podem apresentar desempenhos superiores com certos tipos ou distribuições de dados.
O processamento e análise detalhada dos dados são fundamentais na modelagem estatística, pois permitem aos profissionais identificar atributos relevantes. Essas etapas também fornecem as informações necessárias para selecionar os algoritmos mais adequados. Há dois tipos principais de algoritmos em ML: supervisionados e não supervisionados. Em ML supervisionado, os modelos são treinados com dados etiquetados, enquanto em ML não supervisionado, os modelos identificam padrões em dados não etiquetados. A seguir, são apresentados exemplos de modelos de ML.
O ML semissupervisionado representa um meio-termo, no qual o modelo aprende tanto com dados etiquetados quanto não etiquetados. Diferentemente do aprendizado supervisionado, que se baseia apenas em dados etiquetados, o aprendizado semissupervisionado utiliza as informações adicionais fornecidas pelos dados não etiquetados para aprimorar a precisão do modelo.
Esses modelos são frequentemente aplicados em contextos de ML mais complexos. Modelos de aprendizado profundo, por exemplo, podem se beneficiar do aprendizado semissupervisionado ao integrar dados etiquetados e não etiquetados no processo de treinamento, melhorando assim o desempenho do modelo, especialmente quando há limitações na quantidade de dados etiquetados.
Classificação em Blockchain: Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado
Na esfera do blockchain, em uma tarefa de classificação, os atributos de uma transação, como os endereços de remetente e destinatário, o montante transferido e as taxas associadas, são essenciais. O rótulo determina se a transação é fraudulenta (1) ou legítima (0).
Os conjuntos de dados de treinamento, neste caso, seriam compostos por uma série de transações passadas na rede blockchain, cada uma com seu respectivo rótulo de fraude ou não fraude. Aprendendo com esses dados, algoritmos de aprendizado supervisionado estabelecem correlações entre os atributos das transações e seus rótulos, capacitando-os a prever e identificar futuras transações potencialmente fraudulentas.
Por outro lado, no aprendizado não supervisionado, os dados de treinamento incluem apenas os atributos das transações, sem rótulos associados. O objetivo aqui é descobrir padrões, estruturas ou relações ocultas nos dados, independentemente de quaisquer rótulos de saída. Algoritmos de aprendizado não supervisionado são frequentemente utilizados em tarefas como agrupamento, redução de dimensionalidade e detecção de anomalias.
O agrupamento consiste em reunir pontos de dados similares em grupos com base em suas características intrínsecas. A redução de dimensionalidade tem como objetivo diminuir a quantidade de atributos em um conjunto de dados, mantendo informações vitais. Já a detecção de anomalias foca na identificação de pontos de dados raros ou atípicos que se desviam significativamente do padrão.
Retomando o exemplo do blockchain, o ML não supervisionado pode ser valioso na identificação de atividades fraudulentas, descobrindo padrões, relações ou agrupamentos ocultos nos dados de transações. Neste cenário, os dados de treinamento fornecem ao algoritmo um vasto conjunto de transações não etiquetadas, contendo apenas características como endereços dos participantes, valores transferidos, taxas e atividades de rede.
Os algoritmos não supervisionados examinam esses atributos e organizam as transações em grupos com base em suas semelhanças, potencialmente revelando agrupamentos de transações com características comuns. Analisando esses grupos, especialistas podem identificar novos ou emergentes comportamentos fraudulentos.
Ajuste de Hiperparâmetros e Dados de Validação
O conjunto de validação, uma parcela reduzida do banco de dados, desempenha um papel crucial e não é empregado na etapa de treinamento. Sua principal função é auxiliar no ajuste dos hiperparâmetros do modelo, que são elementos não otimizados automaticamente durante o treinamento.
O processo de ajuste de hiperparâmetros envolve identificar a melhor combinação desses parâmetros para um algoritmo de ML, visando otimizar o desempenho do modelo em uma tarefa específica. Cada modelo possui hiperparâmetros únicos, e o ajuste geralmente inclui definir o intervalo para esses parâmetros, treinar e avaliar o modelo para cada combinação possível e escolher a opção que oferece o melhor desempenho.
Em aprendizado de máquina supervisionado, os hiperparâmetros, como taxa de aprendizado ou número de árvores de decisão, são estabelecidos antes do treinamento do modelo, exemplificado pelo uso de árvores de decisão de aumento de gradiente. Em contrapartida, no aprendizado não supervisionado, os hiperparâmetros podem incluir o número de grupos em um algoritmo de agrupamento ou o número de componentes principais na análise de componentes principais.
A validação do modelo é uma etapa crítica no ajuste de hiperparâmetros, com o intuito de estimar a habilidade do modelo de se adaptar a novos dados. O overfitting ocorre quando um modelo aprende demais a partir dos ruídos nos dados de treinamento, falhando em se adaptar a novos dados. Por outro lado, o underfitting acontece quando um modelo é excessivamente simples e não consegue captar os padrões nos dados. O equilíbrio entre viés e variância é fundamental em ML, relacionando-se diretamente com o overfitting e underfitting.
O viés refere-se à diferença entre as previsões do modelo e os valores reais, enquanto a variância indica a variação nas previsões do modelo em diferentes conjuntos de treinamento. Um modelo com alto viés geralmente é muito simplista, podendo falhar na adequação aos dados, enquanto um modelo com alta variância pode ser excessivamente complexo, levando ao superajuste. O objetivo é encontrar um equilíbrio ideal entre viés e variância, resultando em um modelo que se adapte bem a novos dados.
Teste de Dados em Aprendizado de Máquina
A avaliação de modelos em ML, tanto supervisionado quanto não supervisionado, inclui medir o desempenho do modelo em um conjunto de dados que não foi utilizado durante o treinamento. Nos dois tipos de aprendizado, os dados de teste têm a função de avaliar o desempenho do modelo. Isso fornece uma avaliação imparcial da capacidade do modelo de se adaptar a novos dados, essencial para compreender seu desempenho no mundo real.
Métricas de avaliação quantificam o quão bem o modelo consegue prever resultados em dados novos e desconhecidos. A escolha destas métricas varia conforme o problema e a natureza dos dados. Em modelos de classificação binária, por exemplo, são comuns métricas como acurácia, precisão, sensibilidade (recall), pontuação F1 e área sob a curva ROC, enquanto em problemas de regressão, utiliza-se frequentemente o erro quadrático médio e a variância explicada. Vale ressaltar que estas não são as únicas métricas disponíveis e outras podem ser empregadas conforme a necessidade específica.
A seleção de métricas para algoritmos de ML não supervisionados pode ser mais complexa. No agrupamento, por exemplo, não há verdade absoluta para comparar os grupos formados. Métricas como inércia e pontuação de silhueta são adotadas para avaliar a qualidade dos grupos. A inércia mede a soma das distâncias quadráticas de cada ponto ao centro do grupo mais próximo. A pontuação de silhueta avalia a qualidade dos grupos comparando a similaridade de cada ponto de dados com seu próprio grupo em relação a outros grupos. Em redução de dimensionalidade, as métricas dependem do problema específico, mas geralmente incluem a variância explicada ou o erro de reconstrução. Para técnicas de visualização, a avaliação
baseia-se na qualidade visual, que é subjetiva e desafiadora de quantificar.
Determinar a proporção ideal para a divisão dos conjuntos de dados é um desafio. Proporções comuns são 70% para treinamento, 15% para validação e 15% para teste, mas podem variar conforme o tamanho e complexidade do problema de ML. Em algumas situações, adota-se uma divisão de 80-20% para treinamento e teste.
Quando há escassez de dados, uma solução comum é a validação cruzada, como a validação cruzada k-fold. Neste método, os dados são divididos em k partes, e o modelo é treinado e avaliado k vezes, utilizando uma parte diferente como conjunto de teste a cada vez, enquanto as demais servem como conjunto de treinamento. Os resultados são agregados para fornecer uma estimativa geral do desempenho do modelo.
Conclusão
No contexto do aprendizado de máquina, a distinção e o equilíbrio entre dados de treinamento e teste são fundamentais para o sucesso de qualquer modelo de ML. Enquanto os dados de treinamento são a base para o aprendizado e adaptação do modelo aos padrões e características intrínsecos, os dados de teste servem como um indicativo crucial para avaliar a eficácia do modelo em condições reais e inéditas. Este equilíbrio não apenas garante a precisão do modelo em dados conhecidos, mas também sua capacidade de generalização e adaptação a novos cenários e conjuntos de dados.
A importância de uma separação bem definida entre os conjuntos de treinamento e teste não pode ser subestimada. Um modelo treinado excessivamente em um conjunto de dados específico pode levar ao fenômeno de overfitting, onde o modelo se torna excepcionalmente bom em prever ou classificar dados com os quais já foi treinado, mas falha em generalizar para novos dados. Por outro lado, um treinamento insuficiente ou inadequado, resultando em underfitting, pode fazer com que o modelo não capte as nuances e padrões complexos presentes nos dados, levando a previsões ou classificações imprecisas.
A escolha das métricas de avaliação também desempenha um papel crucial. Dependendo da natureza do problema de ML, seja ele de classificação, regressão, agrupamento ou redução de dimensionalidade, a seleção de métricas apropriadas pode fornecer insights precisos sobre o desempenho do modelo. Estas métricas ajudam a revelar o quão bem um modelo pode lidar com dados inéditos, um aspecto vital para aplicações práticas de ML.
Além disso, a estratégia de divisão dos dados entre treinamento, validação e teste deve ser cuidadosamente considerada. Dependendo do tamanho e da complexidade do conjunto de dados, as proporções podem variar, e técnicas como a validação cruzada podem ser empregadas para maximizar a eficiência do treinamento e a precisão da avaliação em casos de conjuntos de dados limitados.
A gestão eficiente dos dados de treinamento e teste é um pilar fundamental na construção de modelos de aprendizado de máquina robustos, confiáveis e aplicáveis no mundo real. Este equilíbrio não só assegura a eficácia do modelo em termos de aprendizado e adaptação, mas também garante sua relevância e precisão em uma variedade de aplicações práticas, contribuindo significativamente para o avanço e a inovação no campo do aprendizado de máquina.
