Combinando Modelos de Aprendizado de Máquina pra Melhorar a Tomada de Decisão

No aprendizado de máquina, combinar diferentes modelos pode levar a resultados melhores do que usar apenas um modelo. Essa abordagem chamou a atenção ao longo dos anos, começando com métodos iniciais como boosting e bagging, que ajudam em tarefas como classificação e regressão. Recentemente, o foco mudou para cenários mais complexos, especialmente em aprendizado por reforço, onde combinar diferentes estratégias pode melhorar a tomada de decisões.

#O Processo de Dois Passos na Tomada de decisão

Ao tomar decisões em ambientes incertos, muitos processos podem ser divididos em dois passos principais: Previsão e Otimização. Por exemplo, ao montar um portfólio de investimentos, a pessoa pode primeiro prever quanto cada ativo vai render e depois escolher uma mistura de ativos que maximize os retornos esperados, respeitando limites de risco e orçamento.

Em outro cenário, ao planejar uma viagem de carro, alguém pode primeiro estimar o tráfego nas diferentes rotas e depois determinar o caminho mais rápido a seguir. Aqui, a parte preditiva considera vários fatores, como padrões de tráfego anteriores ou condições climáticas, e gera previsões, como o atraso esperado em cada rota. Essa previsão pode então informar uma política, guiando quais ações tomar a seguir.

#Por Que Combinar Modelos?

Se temos vários modelos, cada um dando previsões e estratégias diferentes, surge a pergunta: como podemos combiná-los de forma que leve a resultados melhores? Este artigo tem como objetivo apresentar métodos para combinar esses tipos de modelos, gerando estratégias aprimoradas que superem o desempenho de qualquer modelo individual.

O objetivo é usar esses modelos combinados para alcançar melhores resultados na tomada de decisões em cenários complexos, onde é preciso gerenciar várias restrições. Essa abordagem busca superar o melhor modelo individual integrando suas forças.

#Desenvolvendo os Métodos

Descrevemos dois métodos principais para combinar modelos, conhecidos como abordagens de caixa branca e caixa preta. A abordagem de caixa branca requer acesso direto aos modelos preditivos originais, enquanto a abordagem de caixa preta só precisa do acesso às estratégias geradas por esses modelos. Embora cada uma tenha seus benefícios, elas diferem em termos do que é necessário e quão efetivamente otimizam o processo de tomada de decisão.

#O Método da Caixa Branca

O método da caixa branca opera com um bom nível de transparência. Ele começa reunindo previsões de todos os modelos para um contexto específico. Depois, avalia os resultados esperados com base nessas previsões e escolhe a ação que parece mais promissora com base na maior recompensa antecipada.

No entanto, esse método tem algumas limitações:

1. Requisito de Acesso: Ele requer acesso aos modelos subjacentes, o que pode não ser prático.
2. Carga de Manutenção: Manter todos os modelos constituintes atualizados pode ser intensivo em recursos, especialmente se houver muitos modelos envolvidos.
3. Necessidade de Pós-Processamento: As garantias fornecidas por esse método se aplicam apenas depois que os modelos foram ajustados para alinhar suas autoavaliações com os resultados reais.

#O Método da Caixa Preta

Por outro lado, o método da caixa preta oferece uma alternativa mais simplificada. Ele só precisa de um único modelo preditivo e das políticas que foram criadas pelos outros modelos. Isso torna mais fácil de implementar, já que não precisa de detalhes sobre como cada modelo funciona.

O método da caixa preta se concentra em garantir que o modelo preditivo não seja tendencioso em relação às ações que induz. O objetivo é garantir que, em média, esse conjunto irá igualar ou superar o desempenho das políticas individuais dos modelos originais, oferecendo uma opção mais eficiente e viável para muitas situações.

#Avaliação Empírica

Para ver como esses métodos funcionam na prática, fizemos testes usando dados sintéticos em múltiplos cenários. Ambos os métodos mostraram resultados promissores, superando os modelos individuais originais.

#Design do Experimento

Montamos quatro experimentos diferentes para avaliar como cada um dos métodos opera em diferentes condições. Esses experimentos utilizaram um conjunto de dados sintéticos com várias características e resultados, representando ambientes complexos de tomada de decisão do mundo real.

Em todas as configurações, nosso objetivo foi garantir que ambos os métodos de combinação pudessem melhorar efetivamente os modelos originais. Os resultados mostraram que, enquanto o método da caixa branca frequentemente levava a melhores resultados, ele era mais demorado na execução. Por outro lado, o método da caixa preta se mostrou mais rápido, mas às vezes não alcançou os melhores resultados possíveis.

#Observações e Insights

Ao longo dos experimentos, observamos a dinâmica de como esses métodos se comportam. No conjunto da caixa branca, todos os modelos foram significativamente atualizados para alinhar melhor suas previsões, levando a um conjunto final que foi mais eficaz do que qualquer modelo individual sozinho.

Por outro lado, enquanto o método da caixa preta dependia de um único modelo preditivo, ele demonstrou que mesmo com menos pontos de dados e menor complexidade, ainda conseguia produzir resultados satisfatórios.

#Comparação de Desempenho

Os resultados indicaram que ambos os métodos têm suas forças. O método da caixa branca forneceu previsões mais precisas em geral e convergiu para soluções ótimas em muitos casos. Em contraste, o método da caixa preta foi mais eficiente em termos de tempo e recursos, tornando-o viável para aplicações do mundo real onde a rapidez é crucial.

#Limitações e Direções Futuras

Apesar do sucesso de ambos os métodos, ainda há obstáculos a serem superados. Um desafio significativo é garantir que os modelos mantenham robustez quando enfrentam novos dados que podem diferir dos dados de treinamento. Há uma necessidade de desenvolver técnicas que possam se adaptar a mudanças e continuar a oferecer decisões confiáveis.

Além disso, enquanto o método da caixa branca oferece fortes garantias teóricas, ele pode ser computacionalmente exigente. Encontrar maneiras de simplificar esse processo sem perder eficácia seria uma direção valiosa para trabalhos futuros.

#Conclusão

Combinar modelos em aprendizado de máquina pode melhorar drasticamente os processos de tomada de decisão. Tanto os métodos da caixa branca quanto da caixa preta oferecem caminhos viáveis para estratégias de combinação, cada um com suas compensações em complexidade e desempenho. Pesquisas contínuas nessa área ajudarão a refinar esses métodos e adaptá-los para uma gama mais ampla de aplicações, beneficiando, em última análise, campos que dependem de decisões complexas sob incertezas.