Encaixe excessivo no Machine Learning

Compreender a ligação de dados

Considere a dispersão de pontos de dados. Um modelo de machine learning, como a regressão linear, tem como objetivo encontrar a linha que melhor se adapta a estes pontos. Esta "linha de melhor ajuste" representa a compreensão do modelo da relação entre as variáveis.

O modelo pode então usar esta relação aprendida para prever o valor de uma variável com base na outra.

O sucesso de um modelo de machine learning e de um treino IA em grande escala depende da sua capacidade de generalização. Isto significa que deve prever com precisão os resultados para os dados novos e não vistos, e não apenas para os dados nos quais foi treinado. 

Para conseguir uma boa generalização, é preciso encontrar o equilíbrio adequado no ajustamento de dados. Se o modelo for muito simples, pode não conseguir captar a complexidade dos dados, levando a uma má adaptação.

Por outro lado, se o modelo ou a rede neural for muito complexo, pode enfatizar excessivamente as nuances dos dados de treinamento, levando a um excesso de adaptação.

Este equilíbrio delicado é crucial no desenvolvimento de modelos eficazes de machine learning. Nas secções a seguir, iremos explorar o problema do desajuste, explorando suas causas, consequências e estratégias de mitigação.

A sobreposição ocorre quando um modelo aprende os dados de treino "demasiado bem". Em vez de capturar os padrões e relações subjacentes, memoriza as nuances e ruídos específicos nos dados de treino.

É como tentar ajustar uma curva através de um conjunto de pontos. Um modelo de ajuste excessivo passaria por todos os pontos, criando uma curva altamente complexa que captaria todos os detalhes, incluindo flutuações aleatórias.

Embora isto possa parecer impressionante nos dados de treino, é prejudicial para o desempenho do modelo em novos dados. Quando confrontado com dados nunca vistos, o modelo ajustado, agarrado às especificidades do seu treino, não consegue generalizar e fazer previsões imprecisas, tal como memorizar as respostas em vez de compreender os conceitos.

As consequências da sobreadequação podem ser significativas para as soluções de IA, especialmente em aplicações do mundo real:

• Má precisão preditiva: O modelo tem um bom desempenho nos dados de treino, mas é deficiente no que diz respeito aos novos dados, conduzindo a previsões pouco fiáveis.
   
• Informações enganosas: Modelos excessivos podem levar a conclusões incorretas sobre os relacionamentos dentro dos dados.
   
• Robustez reduzida: O modelo torna-se altamente sensível a variações menores dos dados, tornando-o instável e propenso a erros.

A sobreadaptação é um desafio comum no domínio do machine learning , em particular no que diz respeito a modelos complexos e a dados de formação limitados.

O reconhecimento e a abordagem desta questão são cruciais para criar sistemas de machine learning eficazes e fiáveis. Nas secções seguintes, iremos explorar como detetar sobreposições e discutir várias estratégias de prevenção.

Encontrar o equilíbrio certo no treino de um modelo de machine learning é fundamental para o sucesso. Duas armadilhas comuns que podem impedir o desempenho de um modelo são a adaptação excessiva e a insuficiência.

Ambas representam cenários em que o modelo não consegue generalizar bem para dados novos e não vistos, mas surgem de diferentes questões no processo de formação.

A subencaixe ocorre quando o modelo é demasiado simplista para capturar os padrões subjacentes nos dados. Isto acontece frequentemente quando o modelo tem poucos parâmetros ou não é suficientemente complexo para representar as relações entre as variáveis.

Um modelo desajustado não terá bons resultados em termos de treino e de novos dados porque não consegue aprender eficazmente a estrutura dos dados.

Por outro lado, a sobreposição ocorre quando o modelo é demasiado complexo. Aprende demasiado bem os dados de treino, capturando os padrões subjacentes, o ruído e as flutuações aleatórias específicas a esses dados.

Embora um modelo de sobreposição possa alcançar uma elevada precisão nos dados de treino, não consegue generalizar para novos dados. Memorizou o conjunto de formações em vez de aprender as relações subjacentes.  

O modelo ideal situa-se no meio do campo, captando os padrões essenciais sem ser excessivamente sensível ao ruído nos dados de treino. Este equilíbrio garante que o modelo possa generalizar de forma eficaz e prever com precisão novos dados não vistos.

Formas de evitar a sobreposição

A adaptação é um desafio comum no machine learning, mas felizmente existem várias estratégias para atenuar os seus efeitos e construir modelos que se generalizem bem. Eis algumas das técnicas mais eficazes:

Aumento de dados

Aumentar o tamanho e a diversidade dos seus dados de treino poderá reduzir significativamente a sobreadaptação. As técnicas de acréscimo de dados implicam a criação de novos exemplos de treino através de uma ligeira modificação dos existentes.

Isso pode incluir rotações, quebras, colheitas, adição de ruído de imagem ou parametrização de dados de texto. A exposição do modelo a uma gama mais alargada de variações faz com que seja menos provável que se fixem nas nuances específicas do conjunto de treino original.

Seleção de Funcionalidades

Selecionar cuidadosamente as funcionalidades relevantes pode evitar que o modelo aprenda ruído e padrões irrelevantes. Ao identificar e utilizar apenas as funcionalidades mais essenciais, poderá simplificar o modelo e reduzir a sua tendência para se adaptar às suas necessidades.

As técnicas de seleção das funcionalidades incluem a análise das classificações de importância das funcionalidades, a utilização de métodos de redução da dimensionalidade, como o PCA, ou a utilização de conhecimentos no domínio para escolher variáveis relevantes.

Regularização

As técnicas de regularização acrescentam penalizações à complexidade do modelo. Isto desencoraja o modelo de aprender funções demasiado complexas e ajuda-o a generalizar melhor. Os métodos de regularização padrão incluem regularização L1 e L2, que adicionam penalizações à magnitude dos pesos do modelo.

Outros métodos

Existem várias outras formas de ajudar a garantir que o modelo ML não se adapta aos dados. Deixamos algumas sugestões:

• Validação cruzada: consiste em dividir os dados em várias subconjuntos de validação e em treinar o modelo em diferentes combinações destas subconjuntos de validação. Fornece uma estimativa mais robusta do desempenho do modelo e ajuda a detetar sobreposições ao avaliá-las em diferentes subconjuntos de dados.  
   
• Paragem antecipada: Monitorizar o desempenho do modelo num conjunto de validação durante a formação. Parar o processo de treino quando o desempenho no conjunto de validação começar a planear ou a diminuir, mesmo que o desempenho no conjunto de treino continue a melhorar. Isto impede que o modelo continue a aprender os dados de treino de forma muito específica.
   
• Métodos de agrupamento: Os métodos Ensemble combinam previsões de vários modelos para melhorar a generalização. Técnicas como ensacar e impulsionar podem reduzir a adaptação excessiva, calculando a média dos enviesamentos dos modelos individuais e criando uma previsão global mais robusta.
   
• Modelos mais simples: Por vezes, a melhor solução é escolher um modelo mais simples e com menos parâmetros. Se um modelo mais simples atinge desempenhos comparáveis a um mais complexo, muitas vezes é o preferido pois tem menos probabilidades de se ajustar a ele.

Ao aplicar estas estratégias, poderá evitar a sobreadaptação e desenvolver modelos de machine learning que sejam robustos, fiáveis e capazes de generalizar bem para dados novos e nunca vistos.

Outros desafios do Machine Learning para ter cuidado

Embora a adaptação seja um obstáculo significativo no machine learning, não é o único desafio dos especialistas em ML. Vários problemas relacionados também podem impedir o desempenho e a capacidade de generalização de um modelo. Estes são alguns dos principais problemas a ter em conta:

• Fuga de dados: A fuga de dados ocorre quando a informação proveniente dos dados de treino "fuga" inadvertidamente para os dados de validação ou de teste. Isto pode levar a estimativas de desempenho excessivamente otimistas e a uma falsa confiança na capacidade de generalização do modelo. As causas comuns de fuga de dados incluem a utilização de funcionalidades que não estão disponíveis durante o tempo de previsão ou a divisão inadequada dos dados.
   
• Desequilíbrio de classes: O desequilíbrio de classes ocorre quando uma classe ultrapassa significativamente as outras no conjunto de dados. Isso pode enviesar o modelo para a classe majoritária e levar a um desempenho ruim na classe minoritária, mesmo que a precisão geral pareça alta. Técnicas como a sobreamostragem, a subamostragem ou a utilização de funções de perdas ponderadas podem ajudar a resolver desequilíbrios de classe.
   
• Desvio do conceito: A deriva do conceito refere-se ao fenómeno em que a relação entre as funcionalidades de entrada e a variável de destino se altera ao longo do tempo. Isto pode afetar o desempenho do modelo à medida que os dados encontrados no mundo real divergem dos dados nos quais foi treinado.  Estratégias como o aprendizado on-line, o retreinamento de modelos e o monitoramento de mudanças de desempenho podem ajudar a se adaptar à deriva do conceito.
   
• Importância dos dados: Os modelos de Machine Learning são apenas tão bons quanto os dados com que são treinados. Se os dados de formação contiverem enviesamentos, o modelo irá provavelmente perpetuá-los nas suas previsões, conduzindo a resultados injustos ou discriminatórios. Antes de treinar o modelo, é essencial examinar cuidadosamente e corrigir potenciais preconceitos nos dados.