5 conceitos estatísticos essenciais para entrevistas de machine learning

São Paulo — InkDesign News — O campo do machine learning está evoluindo rapidamente, trazendo novas maneiras de abordar problemas complexos através de algoritmos e modelos avançados. Este artigo explora conceitos fundamentais que são essenciais para aqueles que aspiram a trabalhar na área.

Arquitetura de modelo

Modelos como regressão linear desempenham um papel crucial na criação de previsões. Esses modelos tentam mapear a relação entre variáveis independentes e dependentes, utilizando a linha de melhor ajuste para minimizar os erros. Ele é frequentemente utilizado em cenários como a análise da relação entre temperatura e consumo energético.

A regressão linear visa modelar a relação entre uma variável independente e uma variável dependente, utilizando uma linha de melhor ajuste.
(“Linear regression aims to model the relationship between an independent variable(s) to a dependent variable and attempts to use an independent variable to predict the value of the dependent variable.”)

— Autor, Canal

Treinamento e otimização

Durante o processo de treinamento, o modelo passa por uma fase crítica de validação para evitar problemas de overfitting ou underfitting. O overfitting ocorre quando o modelo aprende os dados de treinamento com muita precisão, mas falha em generalizar para dados novos. A métrica R² é comumente utilizada para entender a proporção da variância que um modelo pode explicar.

Um modelo que não se ajusta corretamente às nuances dos dados de treinamento terá um alto erro tanto em conjuntos de treino quanto em dados novos.
(“When a model underfits, it has not been able to capture patterns in the training data properly.”)

— Autor, Canal

Resultados e métricas

O teorema do Central Limit Theorem (CLT) reafirma que amostras maiores aproximam-se de uma distribuição normal, permitindo inferências precisas sobre parâmetros populacionais. Essa propriedade é fundamental na aplicação das inferências estatísticas e na definição de intervalos de confiança em práticas de machine learning.

O teorema central é uma das bases da inferência estatística, afirmando que a distribuição da média de amostras tende à normalidade à medida que a amostra aumenta.
(“The Central Limit Theorem (CLT) is a fundamental concept in statistics that states that the distribution of the sample mean will approach a normal distribution as the sample size becomes larger.”)

— Autor, Canal

Os desafios teóricos e práticos em machine learning, como a otimização de modelos e a avaliação de desempenho, oferecem amplas oportunidades para inovações futuras. Pesquisas adicionais podem se concentrar na melhoria de algoritmos existentes ou na criação de novas abordagens que atendam a necessidades específicas nas várias indústrias.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)