Quem entende de Machine Learning sabe que este é um método de análise de dados usado para automatizar a construção de modelos analíticos.

Ou seja, por meio dele as máquinas podem aprender a se programar e realizar tarefas específicas.

Porém, é necessário entender que tal método é aplicado quando uma empresa precisa lidar com uma grande quantidade de dados a ser analisada – lembra-se do conceito de Big Data?

Além disso, o Machine Learning garante precisão nos resultados quanto mais específico for o seu uso. E como toda aplicação, ela está passível de erros e existem alguns que são muito mais comuns do que se imagina.

Por isso, hoje a ideia é citar quais são os 8 erros mais conhecidos em Machine Learning que podem afetar essa inteligência que tem tudo para proporcionar soluções e reportar problemas em sua organização.

Quais são os 8 erros mais conhecidos em Machine Learning?

Antes de tudo, saiba que essas falhas não são misteriosas e podemos resolvê-las com abordagens individuais. 

A intenção aqui é enumerar esses erros para que sua empresa saiba reconhecê-los e evitá-los. Vamos lá?

Considerar a função de perda padrão como garantida

Uma exigência dos algoritmos de Machine Learning é especificar um número “aceitável” de erros, isto é, é preciso apontar a quantidade de erros que se podem cometer. 

A função de perda, entretanto, pode considerar somente o erro do próximo passo e não do projeto total.

E isso acontece porque muitas empresas estabelecem um objetivo “óbvio”, onde os dados utilizados para ensinar a máquina são fáceis de serem usados. 

E aqui está o erro: os dados precisam configurar o algoritmo para resolver um problema que não está previsto.

Permanecer apenas na zona de conforto

Segundo, escolher o método e modelos que mais está familiarizado e não aquilo que mais se encaixa com os dados fornecidos é uma situação que chamamos de zona de conforto no Machine Learning.

Um exemplo é em uma situação com os detecção de fraude, pois a máquina não pode analisar com a função de perda padrão, pois ela administra falsos positivos e falsos negativos igualmente. 

Para cada falso negativo encontrado, um tratamento proporcional ao valor negativo é a melhor ação.

Ignorar variáveis ocultas e inesperadas

Aqui, é incorreto alterar somente as variáveis de interesse para extrair o melhor dos dados. O mais apropriado é que o algoritmo se altere com o tempo, a partir de sua precisão, levando em conta os inúmeros fatores não controlados por um humano.

Portanto, é útil usar vários modelos de Machine Learning para a detecção de variáveis inesperadas e ocultas.

Dependendo do resultado – se ele for muito próximo a essas variações – há a sugestão de normalizar os dados (organizá-los) e realizar mais testes.

Dar muita atenção aos outliers

Da mesma forma, os outliers – os conhecidos valores atípicos ou aberrantes – irão depender do contexto e nunca devem ter foco demais.

Ou seja, ou merecem atenção especial, ou são completamente ignorados. Em casos de picos indesejados, é preciso avaliar e agir para definir uma solução. É claro que o problema pode surgir quando há elevações ou diminuições em decorrência de erros mecânicos ou de medida.

Divisão inadequada de dados

Em geral, durante a construção dos modelos de Machine Learning há a divisão dos dados em duas vertentes: “conjunto de treinamento” e “conjunto de testes”. O conjunto de treinamentos ensinará os modelos, enquanto o conjunto de testes avaliará o desempenho de tais modelos.

O erro reside na divisão aleatória desses dados, pois isso pode causar perda de tempo e dinheiro, já que os dados escolhidos podem não ser os ideais para treinar o algoritmo.

Não tomar cuidados na utilização de modelo de alta variação

Os Support Vector Machines (SVM) são modelos de aprendizado monitorados que contam com algoritmos associados que analisam as informações usadas para classificação e análise regressiva. 

Eles são capazes de combinar características de forma automática para obter um espaço mais rico. Contudo, quando há uma amostragem menor que o número de características, esse espaço novo pode sofrer excesso de ajustes.

Padronização L1/L2… sem uniformização

Aplicar L1/L2…/Ln para penalizar coeficientes grandes é uma maneira comum de regularizar regressão linear ou logística. 

No entanto, muitos profissionais não entendem a importância de padronizar esses recursos antes de aplicá-los e isso afeta o desempenho das empresas. 

Um exemplo é na detecção de fraude sem a regularização, se a unidade de valor da transação for em dólares, o coeficiente ajustado será cerca de 100 vezes maior do que o coeficiente ajustado se a unidade fosse em centavos. Com a regularização, como há penalização no coeficiente maior, penalizando o valor se a unidade for em dólares. 

Assim, a regularização tende a punir recursos em escalas menores. Por isso, a padronização equilibrada se faz necessária.

Interpretação de valor absoluto em coeficientes

Por último, em casos de regressões logísticas ou lineares, é comum o uso de valor absoluto através da busca de seu maior grau.

Entretanto, é muito difícil chegar ao número esperado dessa forma. Isso porque uma alteração na escala, por mais simples que seja, afetaria o valor anterior. 

E não dá para esquecer que quanto mais características os dados possuírem, maior será a probabilidade de terem mais linearidade. Consequentemente, menor será a confiança na interpretação por coeficientes. 

Conclusão

Os projetos de Machine Learning exigem conhecimento, portanto é essencial manter um alto padrão de aprendizagem constante, o que garante que a empresa evite o desperdício de tempo e dinheiro.

Ainda, as organizações devem ter em mente que cada setor é diferente – um algoritmo poderá ter um bom desempenho em uma área, mas talvez em outra não.

Por fim, ter pessoal preparado para ensinar os algoritmos, mas também para aplicá-los e questioná-los para extrair os melhores insights é uma das maiores necessidades de sua empresa. Então, invista em formação!

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