Bayesian sampling gera dados sintéticos para machine learning

São Paulo — InkDesign News — Pesquisa recente explora o uso de machine learning para gerar dados sintéticos, superando os desafios de escassez e custo de dados reais. Técnicas como amostragem bayesiana estão em destaque.

Arquitetura de modelo

O modelo fundamenta-se em duas abordagens principais para a geração de dados sintéticos: amostragem bayesiana e distribuição univariante. A amostragem bayesiana utiliza redes bayesianas para modelar dependências entre variáveis, enquanto a abordagem univariante se concentra em ajustar distribuições independentes para simular dados contínuos.

A criação de dados sintéticos é desafiadora: exige mimetizar eventos do mundo real usando distribuições teóricas e parâmetros populacionais.
(“Creating synthetic data is challenging: it requires mimicking real-world events by using theoretical distributions, and population parameters.”)

— E. Taskesen, Autor

As técnicas de amostragem permitem simulações robustas em cenários quando as observações são escassas. Para a amostragem bayesiana, o modelo das distribuições condicionais é construído com base em um grafo acíclico dirigido (DAG), garantindo que as dependências entre as variáveis sejam respeitadas durante a geração de dados.

Treinamento e otimização

Com a estrutura do modelo definida, a otimização é feita através da implementação de técnicas de ajuste e validação de distribuições teóricas. O uso da biblioteca distfit permite a seleção da melhor distribuição, automatizando o processo de ajuste usando métrica de aderência.

“Essa abordagem encontra a melhor distribuição teórica sem depender de intuição ou tentativa e erro.”
(“This approach will find the best-fitting theoretical distribution without relying on intuition or trial-and-error.”)

— E. Taskesen, Autor

A precisão do modelo é avaliada em termos de qualidade dos dados sintéticos gerados, comparando as distribuições simuladas com as condições reais. Testes em conjuntos de dados provenientes de manutenção preditiva demonstram a eficácia dos modelos, apresentando resultados significativos em diferentes cenários operacionais.

Resultados e métricas

Os resultados mostram que a amostragem bayesiana se destaca na criação de dados que respectam as dependências intrínsecas dos conjuntos de dados. A acurácia nos testes de simulação atingiu níveis superiores em várias métricas, refletindo a robustez da modelagem.

“Os dados sintéticos permitem modelar quando dados reais estão indisponíveis, sensíveis ou incompletos.”
(“Synthetic data enables modeling when real data is unavailable, sensitive, or incomplete.”)

— E. Taskesen, Autor

Esses avanços têm potencial para revolucionar áreas como diagnóstico médico, segurança cibernética e manutenção industrial, onde a geração de dados é crítica para o desenvolvimento de modelos precisos. A pesquisa futura pode focar na mitigação de viés e na melhoria da generalização dos modelos em dados do mundo real.

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