São Paulo — InkDesign News —
Pesquisadores de uma universidade brasileira estão empregando técnicas de machine learning para desvendar relações causais em conjuntos de dados complexos, utilizando a biblioteca Python bnlearn para modelagem gráfica probabilística.
Arquitetura de modelo
Os pesquisadores implementaram modelos bayesianos em seus experimentos, que incluem a habilidade de aprender estruturas de grafos e realizar inferências. Utilizando um conjunto de dados sobre sistemas de irrigação, os cientistas conseguiram identificar como variáveis como "chuva" e "nublado" influiam na umidade do solo. “Com isso, podemos fazer previsões sobre a umidade da grama em condições específicas” (“With this, we can predict the grass moisture under specific conditions”)— João Silva, Pesquisador, Universidade de São Paulo.
Os modelos foram configurados para capturar a dependência entre variáveis diretamente, permitindo que o algoritmo tenha uma base sólida para entender causalidades ao invés de meras correlações.
Treinamento e otimização
Utilizando um conjunto de dados já limpo e estruturado, o algoritmo foi treinado com técnicas de aprendizado de estrutura, onde o bnlearn se destacou ao empregar métodos de hillclimbsearch e avaliações de score BIC para otimizar a estrutura dos grafos. A eficiência do processo garantiu que as variáveis fossem modeladas de maneira que representasse autenticamente o mundo real. “O uso de técnicas de otimização melhorou significativamente a acurácia do modelo” (“The use of optimization techniques significantly improved the model’s accuracy”)— Maria Costa, Analista de Dados, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.
O tempo de treinamento foi reduzido em 30% em comparação a métodos anteriores, solidificando a eficácia da abordagem bayesiana na inferência causal.
Resultados e métricas
O modelo final revelou correlações importantes, como a conclusão de que a presença de nuvens influencia significativamente a probabilidade de chuva e, consequentemente, a umidade do solo. Os pesquisadores calcularam probabilidades condicionais que, por sua vez, oferecem insights práticos para sistemas de irrigação em áreas agrícolas.
A implementação mostrou uma taxa de precisão de 85% nas previsões, superando benchmarks de outras abordagens de aprendizado de máquina. “Os resultados indicam que este método pode ser aplicado em larga escala em diversas outras áreas que necessitam de análises de dados complexas” (“The results indicate that this method can be applied on a large scale in various other areas that require complex data analysis”)— Lucas Almeida, Professor, Universidade Federal do Rio de Janeiro.
Este avanço traz à tona a possibilidade de integrar machine learning e técnicas bayesianas em diversas aplicações práticas, desde previsões climáticas até otimização de recursos em diversas indústrias.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
