5 erros comuns de Machine Learning que você deve evitar!

O método do machine learning é aplicado quando precisamos lidar com uma grande quantidade de dados a ser analisada. Quando a base é pequena, é comum utilizarmos as soluções mais simples que nos vem à mente e encerrar por ali, principalmente pelo custo baixo ou nulo dessas ferramentas.

No entanto, quanto mais específico for o uso dessa solução, mais precisos serão os resultados. Para que tudo dê certo, é preciso evitar alguns erros de machine learning comuns, que contradizem com o objetivo de estipular uma inteligência capaz de encontrar soluções ou reportar problemas.

Existem diversas maneiras de resolver essas falhas, mas cada uma exige uma abordagem individual. No post de hoje, enumeramos alguns dos erros mais comuns no machine learning e mostramos como resolvê-los. Acompanhe:

1. Ficar apenas na zona de conforto

No mercado de machine learning, a maioria dos desenvolvedores simplesmente escolhe o método e os modelos com que está mais familiarizada, em oposição ao que se encaixa melhor aos dados fornecidos.

Um modelo de detecção de fraude, por exemplo, não pode ser analisado com a função de perda padrão, porque ele administra falsos positivos e negativos como iguais. Nesse caso, para cada falso negativo encontrado, deve existir um tratamento proporcional ao valor negativado.

2. Focar demais nos outliers

Dependendo do contexto, os outliers — valores atípicos ou aberrantes — ou merecem atenção especial, ou são completamente ignorados. Se existem picos indesejados, o gestor terá de avaliar e agir para encontrar uma solução.

O problema aparece quando as elevações ou diminuições vêm de erros mecânicos ou de medida, o que seria bem tratado com um filtro dos outliers antes da alimentação de dados ao algoritmo.

3. Não tomar cuidados no uso de modelo de alta variação

Support Vector Machines (SVM) são modelos de aprendizado supervisionados com algoritmos associados que analisam as informações usadas para classificação e análise regressiva. Seus kernels podem ser usados como forma de combinar as features automaticamente para obter um espaço mais rico.

Contudo, quando os dados têm amostragem menor que o número de características, o novo espaço pode correr um enorme risco de ter um excesso de ajustes. Portanto, em modelos de alta variação eles devem ser evitados.

4. Fazer regularização L1/L2/… sem uniformização

A uniformização na aplicação L1/L2/…/Ln penaliza grandes coeficientes buscando regularização logística ou linear de regressão. Muitos utilizadores não estão cientes da importância da uniformização no método e acabam afetando o desempenho das empresas negativamente.

Aplicando essa ideia num exemplo monetário, sem a construção em série, um coeficiente ajustado seria 100 vezes maior do que uma unidade em centavos. Com o reparo, como existiria a penalização de maiores coeficientes, o maior valor seria penalizado mais. Para mitigar o problema, padronize todas as características no pré-processamento e coloque-as equilibradas.

5. Interpretar valor absoluto em coeficientes

Para as regressões lineares ou logísticas, é bem comum o uso do valor absoluto por meio da busca de seu maior grau. Porém, é raro chegar ao número desejado dessa maneira, porque uma simples alteração na escala também afetaria o valor anterior e, se você estiver trabalhando com features multilineares, pode acontecer uma troca nas que foram interpretadas antes.

Além disso, quanto mais características os dados tiveram, maior será a probabilidade de elas terem mais de uma linearidade e menor a confiança na interpretação por coeficientes.

Para atingir a melhor performance de modelo, é primordial escolher um modo de algoritmo que faça as melhores suposições, não só o que você está acostumado.

Evitar erros de machine learning se torna mais fácil quando sua equipe tem o mesmo conhecimento. Quer garantir que isso aconteça? Compartilhe nosso post em suas redes sociais e divida essas dicas com seus amigos e colegas!