Dominando a Avaliação de Machine Learning: Melhores Práticas

Quando se trata de verificar como um sistema de aprendizado de máquina (ML) funciona, assim como garantir que seu prato favorito esteja cozido da forma certa, o processo de avaliação é fundamental. Muitos elementos podem afetar os resultados dos experimentos de ML. Isso inclui os dados de treinamento, as características usadas, o design do modelo e quão bem o modelo é ajustado. Porém, pode-se dizer que a parte mais crucial é o próprio processo de avaliação.

Se a avaliação for feita de qualquer jeito, as conclusões podem não ser úteis ou até levar a escolhas erradas no desenvolvimento. Portanto, ter um processo de avaliação bem pensado é essencial antes de mergulhar nos experimentos. Este artigo vai destacar as melhores práticas para avaliar sistemas de ML, mantendo as coisas leves.

#O Básico: Tarefas e Aplicações

Vamos começar entendendo a diferença entre uma "tarefa" e uma "aplicação." Uma aplicação é um cenário específico de uso para um sistema de ML. Por exemplo, pense em verificação de voz como uma tarefa. Dentro dessa tarefa, existem várias aplicações, como verificar a identidade de alguém ou determinar se uma voz combina com uma gravação.

O difícil é que a aplicação determina o tipo de dado necessário e as Métricas que são importantes. Em aplicações forenses, o custo de uma identificação errada (falso positivo) pode ser muito maior em comparação com um app onde não identificar alguém (falso negativo) pode ser mais danoso. Então, duas aplicações sob a mesma tarefa podem ter prioridades diferentes.

#Entendendo Sistemas e Métodos

Agora, vamos diferenciar entre “sistemas” e “métodos.” Um sistema é um modelo de ML específico que foi treinado e está pronto para uso. Por outro lado, um método se refere às diferentes formas de treinar ou melhorar esses sistemas.

Imagine que você está fazendo biscoitos! Se você tem uma receita favorita de biscoito (o sistema), talvez queira testar várias técnicas de assamento, como ajustar a temperatura ou o tempo de forno (os métodos). Às vezes, você quer saber como sua receita original vai sair. Outras vezes, você quer experimentar novas técnicas para deixar seus biscoitos melhores. Essa diferença pode influenciar como os dados são tratados e como os resultados são calculados.

#Dividindo os Dados

Em ML, é comum dividir os dados em três conjuntos principais: treinamento, desenvolvimento e avaliação.

1. Conjunto de Treinamento: É aqui que o modelo aprende seus parâmetros.
2. Conjunto de Desenvolvimento: Isso ajuda a ajustar o design do modelo, tomando decisões sobre características ou configurações de ajuste.
3. Conjunto de Avaliação: O momento da verdade, onde o desempenho final do modelo é testado.

O conjunto de avaliação é crucial porque seus resultados devem prever como bem o modelo vai se sair na vida real. Idealmente, os dados de avaliação deveriam se parecer muito com o que o modelo vai encarar quando estiver em uso de verdade.

Por exemplo, se o modelo deve funcionar com vozes de diferentes contextos, os dados de avaliação devem incluir gravações semelhantes. Se você treinar o modelo com um grupo específico de falantes, a avaliação deve ter falantes diferentes para garantir que ele consiga generalizar bem.

#Evitando Erros Comuns

Quando configurar a avaliação, há alguns erros comuns para evitar, pois podem levar a resultados excessivamente otimistas.

• Não Use os Mesmos Dados para Desenvolvimento e Avaliação: Usar o conjunto de avaliação durante o desenvolvimento pode fazer o desempenho parecer melhor do que realmente é. É como tentar ganhar um jogo praticando contra si mesmo—claro, você pode se sair bem, mas a verdadeira competição está lá fora!

• Tenha Cuidado com a Divisão de Dados: Se você dividir seus dados aleatoriamente após fazer mudanças (como aumentar ou reamostrar), pode acabar com amostras idênticas em diferentes conjuntos. Imagine cortando uma torta e percebendo que metade das fatias é a mesma.

• Cuidado com Correlações Espúrias: Às vezes, o modelo pode captar padrões que não deveriam importar. Se os dados de treinamento e avaliação vêm da mesma fonte, o modelo pode aprender com esses padrões enganosos, levando a um desempenho ruim quando enfrentar novos dados.

Seguindo essas diretrizes, você pode evitar fazer escolhas que poderiam impactar negativamente sua avaliação.

#Escolhendo as Métricas Certas

Um dos maiores desafios na avaliação de sistemas de ML é escolher a métrica de desempenho certa. É como escolher a ferramenta certa para um trabalho; usar um martelo quando você deveria estar usando uma chave de fenda não vai acabar bem!

As métricas devem refletir como um usuário vai experimentar o sistema. Para tarefas de classificação (onde a saída é uma categoria), é essencial avaliar quão precisas são essas decisões categóricas. A área sob a curva (AUC) ou a taxa de erro igual (EER) são exemplos de métricas, mas podem não refletir com precisão a experiência do usuário, uma vez que não consideram como as decisões são tomadas.

Em vez disso, muitas vezes é melhor usar métricas de custo esperado que atribuem custos a diferentes tipos de erros. Dessa forma, você pode entender como bem o modelo vai se sair em um cenário do mundo real.

Para problemas multiclasse, é aconselhável evitar combinar métricas binárias indiscriminadamente. Em vez disso, fique com a métrica de custo esperado, que pode ser adaptada à tarefa.

#Avaliando Previsões Sequenciais

Em tarefas como Reconhecimento Automático de Fala (ASR) ou pontuação de pronúncia, o objetivo é combinar sequências de unidades previstas com as corretas. Isso pode ser complicado, especialmente se as previsões tiverem comprimentos diferentes.

A deformação temporal dinâmica é um método usado para alinhar essas sequências e medir suas semelhanças. No entanto, muitas vezes é melhor usar métricas como a taxa de erro de palavras (WER) em vez de apenas acurácia, porque a acurácia pode ser enganosa se houver muitas unidades extras previstas.

#Lidando com Probabilidades de Classes

Em alguns cenários, a lógica de decisão pode não ser conhecida de cara, especialmente ao desenvolver modelos para tarefas gerais sem uma aplicação específica em mente. Nesses casos, o modelo deve gerar probabilidades, permitindo que as decisões sejam tomadas depois.

Medir a qualidade dessas probabilidades é crucial. Usar regras de pontuação adequadas, como a pontuação de Brier, pode garantir que as saídas de probabilidade sejam confiáveis e possam levar a boas decisões mais tarde.

#Tarefas de Regressão

Para tarefas de regressão, é essencial considerar como o usuário final percebe as diferenças entre os valores previstos e reais. Métricas como erro absoluto médio (MAE) ou erro quadrático médio (MSE) entram em cena aqui, mas a escolha depende do contexto específico da aplicação.

#Normalizando Métricas de Desempenho

Ao relatar como um modelo se sai, é útil ter um ponto de referência para comparar. Por exemplo, se você tem uma tarefa de classificação, saber como um palpite ingênuo (como sempre adivinhar a classe majoritária) se sai pode ser útil.

Um custo esperado normalizado (NEC) pode ser uma ótima forma de medir o desempenho, levando em conta como palpites ingênuos se sairiam. Dessa forma, você pode ver se seu modelo é realmente melhor ou apenas um pouco melhor do que adivinhar.

#Fique de Olho em Erros Comuns nas Métricas

Alguns erros comuns com métricas incluem:

• Usar acurácia com dados desbalanceados pode enganar na avaliação do desempenho. Um custo esperado normalizado é uma opção melhor aqui.

• Esquecer de fornecer um valor de referência para a acurácia pode levar a visões exageradas das capacidades de um modelo.

• Usar métricas de calibração sem abordar a qualidade real das previsões pode criar uma falsa sensação de segurança.

#Intervalos de Confiança: A Rede de Segurança

Depois de escolher seus dados de avaliação e métricas, é fundamental considerar quanto os resultados podem mudar devido a fatores aleatórios. Para lidar com isso, usar intervalos de confiança pode fornecer uma faixa de desempenhos esperados com base na variabilidade da avaliação.

O bootstrapping é uma técnica frequentemente usada para esse propósito. Ele permite que você amostre seus dados de avaliação repetidamente para ter uma noção melhor da variabilidade. Isso pode te dar uma ideia de quão confiante você pode estar em seus resultados.

#Avaliando Sistemas vs. Métodos

Ao comparar diferentes sistemas, os intervalos de confiança podem ajudar a determinar qual pode ter um desempenho melhor na prática. Se o sistema A mostra um desempenho melhor que o sistema B, você deve se perguntar se essa diferença é realmente significativa ou apenas resultado de aleatoriedade.

Ao avaliar métodos, também é essencial fazer várias execuções usando diferentes sementes aleatórias. Dessa forma, você pode ver se as vantagens de um método são robustas ou apenas sorte.

#Conclusão: A Mensagem

Avaliar sistemas de aprendizado de máquina de forma eficaz não é apenas um item a ser riscado da lista; é essencial para obter resultados significativos. Estabelecendo um bom processo de avaliação, selecionando métricas apropriadas e considerando intervalos de confiança, você pode construir modelos que realmente vão funcionar bem no mundo real.

Então, da próxima vez que você avaliar um sistema de ML, lembre-se: não se trata apenas das métricas de desempenho chamativas ou dos algoritmos legais; é sobre garantir que seu modelo esteja pronto para o mundo real. Afinal, ninguém quer servir biscoitos mal assados!