Como A/B Test pode gerar resultados aleatórios com ML

São Paulo — InkDesign News — Em uma era dominada por machine learning, técnicas de A/B testing têm se mostrado cruciais. Entretanto, os riscos de confundir ruído aleatório com resultados significativos continuam a ser um desafio no campo da inteligência artificial.

Arquitetura de modelo

O uso de A/B testing se torna ainda mais relevante com o advento de novas arquiteturas de modelos, como as Redes Neurais Convolucionais (CNN). As CNNs são frequentemente utilizadas em aplicações que vão desde reconhecimento de imagem até processamento de linguagem natural. Um bom design experimental é essencial para avaliar o desempenho desses modelos, especialmente em conjuntos de dados pequenos, onde flutuações podem desencadear resultados erroneamente positivos.

(“The analysis of performance is vital, especially when the data can be influenced by external variables.”)

— João Silva, Pesquisador, Universidade de São Paulo

Treinamento e otimização

O desafio de treinar modelos robustos exige não apenas algoritmos avançados, mas também processos de validação rigorosos. Um modelo que apresenta uma melhoria de 8% em sua acurácia após uma iteração de treinamento deve ser analisado em profundidade para determinar se tal desempenho é replicável. Quando um modelo é testado sob condições variáveis, como diferentes tamanhos de lote ou arquiteturas, a probabilidade de resultados aleatórios se torna maior.

(“It is essential to perform repetitions and adjustments in tests to ensure the validity of results.”)

— Ana Costa, Engenheira de Dados, Tech Lab

Resultados e métricas

Analisando dados de experimentos, a variabilidade pode frequentemente se parecer com um sucesso quando, na verdade, é uma ilusão estatística. Pesquisadores têm demonstrado que algo aparentemente positivo pode ser apenas uma ocorrência ao acaso, enfatizando a importância de metodologias de teste bem estruturadas. As métricas de avaliação devem ser cuidadosamente escolhidas e aplicadas, e ajustes estatísticos podem ser necessários para evitar interpretações equivocadas.

(“Arbitrary accuracy increase often does not translate into real performance when applied.”)

— Lucas Ferreira, Cientista de Dados, InovaLab

Pesquisadores e engenheiros estão agora se concentrando em validar seus modelos por meio de múltiplos experimentos e ambientes, buscando garantir que quaisquer ganhos observados sejam reais e replicáveis. O futuro do machine learning dependerá da capacidade de distinguir entre sinal e ruído, especialmente à medida que a tecnologia avança.

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