Redes neurais melhoram acurácia em modelos de ML

São Paulo — InkDesign News — A recente exploração de técnicas de machine learning na análise de dados revelou insights sobre a variabilidade e significância estatística que podem impactar decisões empresariais relevantes.

Arquitetura de modelo

Modelos de machine learning têm se mostrado essenciais para decifrar padrões ocultos em dados. Semelhante a abordagens anteriores, a nova metodologia utiliza arquiteturas como redes neurais profundas (DNNs) para uma análise mais precisa. Essa abordagem é crucial para entender não apenas a média dos resultados, mas também a sua dispersão.

(“Statistical analyses reveal that significant differences heavily depend on data variability.”)

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Treinamento e otimização

Durante o treinamento, é fundamental considerar o tamanho da amostra. Um dado cenário ressalta a importância de aumentar amostras para elevar o poder estatístico. Este procedimento foi realizado com amostras que inicialmente apresentavam alta variância, mas que, ao serem ampliadas, permitiram uma comparação mais robusta entre grupos distintos.

(“Increasing data is one of the most practical ways to increase statistical power.”)

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Resultados e métricas

Os resultados obtidos indicam que a simples comparação de médias, como a satisfação do cliente em duas lojas, pode ser enganosa. Modelos alternativos, como gráficos de box-scatter, forneceram uma visualização mais clara das distribuições dos dados. Isso permite que decisores evitem interpretações errôneas que podem custar caro.

(“Decisions should be based not only on means but on the distribution and significance of data.”)

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Os próximos passos na pesquisa incluem a exploração de técnicas avançadas em deep learning e a implementação de métricas de effect size, que ajudarão a esclarecer a importância real das diferenças observadas, fornecendo uma base robusta para decisões informadas e eficazes.

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