O que é viés no aprendizado de máquina?
O viés no aprendizado de máquina é uma forma de erro sistêmico que ocorre quando os dados usados para treinar ou operar um modelo distorcem a saída ou o resultado do valor esperado.
Isso significa que o modelo não pode representar com precisão a população na qual deve ser operado, levando a previsões imprecisas, erros e desempenho pior.
Assim como o viés nas estatísticas, o viés no aprendizado de máquina pode potencialmente limitar a capacidade de um algoritmo de interpretar dados e tomar decisões com precisão. Como resultado, pode levar o algoritmo a colocar mais ênfase em certas características ou pontos de dados e a não levar em conta outros fatores importantes. Isso distorce o modelo e pode levar a decisões que não refletem a realidade.
Antes de mergulhar em viés no aprendizado de máquina, é importante entender as técnicas usadas nos algoritmos do modelo de aprendizado de máquina. Há três técnicas principais no aprendizado de máquina:
Todos esses métodos de aprendizado de máquina são suscetíveis a viés, pois dependem de dados para treinamento e operação.
O que é variância em aprendizado de máquina?
A variância no aprendizado de máquina mede o quanto os pontos de dados dentro de um conjunto de dados diferem um do outro. Quando a variação é alta, os pontos de dados têm uma ampla gama de valores e são distribuídos.
Um modelo de alta variação faz previsões muito longe do resultado esperado. O modelo provavelmente produzirá previsões imprecisas, mesmo quando dados fornecidos com valores semelhantes. Os modelos criam previsões muito diferentes para entradas semelhantes, o que significa que o modelo é supersensível a pequenas alterações nos dados de entrada.
Em contraste, quando a variação é baixa, isso significa que os pontos de dados estão muito mais próximos e têm valores semelhantes.
Erros de variação ocorrem quando um algoritmo de aprendizado de máquina cria previsões que estão muito longe do resultado esperado, levando a um desempenho ruim ou resultados imprecisos. Para evitar erros de variação, é importante selecionar um modelo com a complexidade e os hiperparâmetros corretos. Isso garantirá que as previsões geradas pelo algoritmo de aprendizado de máquina estejam mais próximas do resultado esperado.
O viés e a variação estão intimamente relacionados ao aprendizado de máquina. Se um modelo de alta tendência for criado, ele levará a um modelo de baixa variação devido à falta de capacidade de representar os dados com precisão. Por outro lado, se um modelo de baixo viés for criado, ele levará a um modelo de alta variação devido à capacidade do algoritmo de representar com precisão os dados.
Tipos comuns de viés
Proprietários de empresas e profissionais de marketing precisam estar cientes de vários tipos de viés, do algorítmico ao humano. Compreender os tipos de vieses e como eles podem influenciar suas decisões é vital para tomar decisões boas e informadas.
Os vieses variam em relação ao nível de conscientização, mas todos têm o potencial de afetar negativamente a tomada de decisões. A seguir estão alguns dos tipos mais comuns de viés:
- Viés do algoritmo
- Viés de confirmação
- Viés de dados
- Viés humano
- Viés de ancoragem
- Viés de recenticidade
O que causa viés no aprendizado de máquina
Os modelos de aprendizado de máquina podem sofrer viés quando treinados em conjuntos de dados contendo dados desiguais ou incompletos. Isso pode levar a modelos tendenciosos contra certas populações ou grupos e decisões imprecisas.
As causas comuns de viés no aprendizado de máquina incluem:
- Dados de treinamento não representativos: se o conjunto de dados de treinamento não representar adequadamente a população, isso pode levar a resultados tendenciosos.
- Conjuntos de dados desequilibrados: os conjuntos de dados de treinamento que são predominantemente compostos por uma classe específica podem levar a modelos que são tendenciosos para essa classe.
- Dados não estruturados: se os dados não estiverem devidamente rotulados ou estruturados, podem levar a modelos tendenciosos em direção a certas classes.
- Baixa qualidade dos dados: dados com valores imprecisos ou ausentes podem levar a modelos tendenciosos em direção a certas classes.
- Algoritmos preconcebidos: modelos que dependem de algoritmos ou métodos preconcebidos podem levar a resultados tendenciosos.
É crucial entender as diferentes causas de viés no aprendizado de máquina e buscar maneiras de evitá-los ativamente. Ao garantir que os modelos de aprendizado de máquina sejam treinados em conjuntos de dados equilibrados, representativos e de alta qualidade, você pode ajudar a construir modelos mais precisos. Ao mesmo tempo, é importante estar ciente do potencial para algoritmos tendenciosos e tomar as medidas necessárias para mitigar quaisquer riscos.