Modelagem alerta sobre riscos de dados enganosos na estatística

São Paulo — InkDesign News — Com o crescimento exponencial de aplicações em machine learning e deep learning, a interpretação correta dos dados é fundamental para evitar decisões erradas baseadas em análises estatísticas equivocadas.

Arquitetura de modelo

O entendimento de correlação e causalidade é um ponto crítico na análise de dados que alimentam modelos de machine learning. Correlação indica uma relação entre variáveis, mas não garante uma ligação causal. Ferramentas estatísticas observacionais podem identificar correlações, porém experimentos randomizados controlados são necessários para afirmar causalidade, reduzindo vieses de fatores confundidores.

“Os dados mostram apenas o que mostram, e nada mais.”
(“The data only shows what it shows, and nothing else.”)

— Autor Anônimo

Essa assertiva ressalta a importância de evitar conclusões precipitadas nos processos de modelagem de inteligência artificial, onde correlações podem ser confundidas com impactos diretos.

Treinamento e otimização

Outro conceito crucial é o da taxa base (base rate) e o equívoco conhecido como falácia da taxa base, que pode influenciar a precisão de classificadores em modelos preditivos. Para ilustrar, um teste com uma taxa de falso positivo de 5% para uma condição rara (1 em 1.000 casos) tem, na verdade, uma probabilidade real de acerto de cerca de 2%, e não perto de 95% como muitos supõem.

“A probabilidade de um fenômeno é altamente influenciada pela sua prevalência na população, não importando o quão preciso seja seu teste.”
(“The probability of a phenomenon is highly influenced by its prevalence in the population, no matter how accurate your test is.”)

— Dr. Stephen Casscells, Harvard Medical School

Esse entendimento afeta diretamente a calibração e validação dos algoritmos, principalmente em contextos médicos e de segurança, onde equilíbrio entre falso positivo e falso negativo é crucial.

Resultados e métricas

O estudo do Datasaurus Dozen revela que mesmo conjuntos de dados com estatísticas descritivas idênticas (média, desvio padrão, correlação) podem apresentar distribuições visuais extremamente distintas. Isso ressalta que métricas estatísticas sumarizadas não são suficientes para entender totalmente os dados utilizados por modelos de deep learning.

“O maior valor de uma imagem é quando ela nos força a notar o que nunca esperávamos ver.”
(“The greatest value of a picture is when it forces us to notice what we never expected to see.”)

— John Tukey, Estatístico

Além disso, a interpretação correta das barras de erro em gráficos é vital, pois indicam níveis de confiança e incerteza, não erros ou falhas. Ignorar esses aspectos pode comprometer a confiança nos resultados de modelos de AI.

“O ‘erro’ não significa que algo está errado; é uma descrição cuidadosamente considerada dos níveis de confiança.”
(“‘Error’ does not mean something is wrong; it is a carefully considered description of confidence levels.”)

— David Rozado, Cientista de Dados

O domínio dessas nuances estatísticas auxilia no desenvolvimento de modelos mais robustos e na comunicação clara dos resultados para equipes multidisciplinares e tomadores de decisão.

Em resumo, a aplicação avançada de machine learning e deep learning requer rigor estatístico para evitar interpretações erradas que possam comprometer a eficácia dos modelos. Recomenda-se integração contínua de visualizações de dados e métricas de incerteza para aprimorar a qualidade da análise durante o treinamento e validação.

Próximos passos na pesquisa devem focar na integração automatizada desses princípios em pipelines de AI para garantir melhor interpretabilidade e confiabilidade dos sistemas em produção.

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