Como treinar e testar algoritmos de inteligência artificial

A eficiência dos algoritmos é fundamental no domínio da inteligência artificial (IA), que está a desenvolver-se rapidamente. Os algoritmos de inteligência artificial devem ser estrategicamente treinados e testados para garantir um desempenho de topo e previsões precisas. Este manual aprofundado examina as melhores técnicas para testar e treinar algoritmos de inteligência artificial, dando aos principiantes e aos especialistas as competências necessárias para lidar com este procedimento exigente.

Compreender os princípios básicos

É importante compreender as ideias básicas antes de mergulhar nas melhores práticas. Quando um sistema de inteligência artificial é treinado, é-lhe apresentado um grande conjunto de dados, permitindo que o modelo encontre padrões e ligações nos dados. Por outro lado, o teste avalia a generalização do modelo, analisando o seu desempenho em dados novos e não testados.

Dados de qualidade são fundamentais

Os algoritmos de inteligência artificial fiáveis são construídos com base em dados de primeira qualidade. A frase de efeito da indústria de IA, “lixo dentro, lixo fora”, destaca a importância dos dados de entrada. Certifique-se de que o conjunto de dados que possui é representativo, variado e isento de preconceitos. A preparação e a limpeza dos dados são passos cruciais para melhorar a sua qualidade.

Dividir os dados eficazmente

Crie três subconjuntos do seu conjunto de dados – teste, validação e treino. O modelo é treinado no conjunto de treino, aperfeiçoado no conjunto de validação e, em seguida, testado no conjunto de teste para avaliar o seu desempenho. As divisões 80-10-10 ou 70-15-15 são frequentemente utilizadas, dependendo da dimensão do conjunto de dados.

Escalonamento e normalização de características

Para manter a homogeneidade e impedir que uma caraterística se sobreponha às outras, normalize ou dimensione as características de entrada. Os métodos que preservam a consistência da magnitude das características, como a normalização da pontuação Z ou o escalonamento Min-Max, permitem uma convergência melhorada durante o treinamento.

Escolha o algoritmo correto

Se o problema for de classificação, regressão ou agrupamento, a escolha do algoritmo correto dependerá das suas características. Considere variáveis como eficiência de computação, interpretabilidade e complexidade à medida que experimenta diferentes modelos e algoritmos.

Afinação de hiperparâmetros

Ajuste os hiperparâmetros para melhorar o desempenho do modelo. Métodos como a pesquisa em grelha e a pesquisa aleatória ajudam a encontrar o conjunto ideal de hiperparâmetros. Ajuste estas definições regularmente, tendo em conta o desempenho do modelo.

Implementar técnicas de regularização

O sobreajuste é um problema frequente quando o modelo tem um bom desempenho nos dados de treino mas um mau desempenho em dados recentes. A regularização L1 e L2, por exemplo, penaliza modelos complexos e evita o sobreajuste, incentivando a simplicidade.

Monitorizar e visualizar o treino do modelo

Observe o processo de treinamento com muita atenção. Preste atenção a medidas como a precisão e a perda. Identifique possíveis problemas e faça os ajustes necessários mais facilmente, visualizando o progresso do treinamento com ferramentas como o TensorBoard.

Avaliar dados não vistos

É fundamental avaliar o desempenho dos sistemas de inteligência artificial no mundo real com dados que nunca foram vistos antes. Para avaliar a capacidade de generalização do modelo, utilize um conjunto de testes independente que não tenha sido visto durante o treino.

Utilizar várias métricas de avaliação

Utilize uma série de medidas para garantir uma avaliação completa. Apenas a exatidão pode não ser suficiente. Para tarefas de classificação, considere a precisão, a recuperação, a pontuação F1 ou a área sob a curva ROC – para tarefas de regressão, considere o erro absoluto médio ou o R-quadrado.

Validação cruzada para robustez

Para garantir a robustez na avaliação do desempenho, utilize técnicas de validação cruzada, como a validação cruzada k-fold. Para o efeito, o conjunto de dados é dividido em k subconjuntos. O modelo é treinado em k-1 subconjuntos e o seu desempenho é avaliado no subconjunto restante durante o teste. Depois de rodar o subconjunto de teste e calcular a média dos resultados, repita este procedimento k vezes.

Detetar e tratar os preconceitos

Os modelos de inteligência artificial enviesados podem produzir resultados injustos e discriminatórios. Audite e avalie regularmente os modelos tendenciosos, especialmente para aplicações sensíveis como as finanças ou o recrutamento. Para reduzir o enviesamento, modifique os algoritmos, reavalie as fontes de dados e utilize estratégias como a reponderação.

Compreender a matriz de confusão

Examine a matriz de confusão para trabalhos que envolvam classificação. Para saber mais sobre o desempenho do modelo, examine os verdadeiros positivos, os verdadeiros negativos, os falsos positivos e os falsos negativos, especialmente em situações em que alguns erros têm repercussões mais graves.

Aprendizagem em conjunto

Ao combinar diferentes modelos para melhorar o desempenho geral, tenha em consideração as técnicas de aprendizagem em conjunto. As técnicas que combinam previsões de vários modelos, como bagging e boosting, podem reduzir o sobreajuste e aumentar a precisão.

Atualização regular de modelos

Os modelos de inteligência artificial devem mudar à medida que os padrões de dados mudam. Mantenha a relevância e a eficácia dos modelos ao longo do tempo, actualizando-os e treinando-os regularmente. À medida que os modelos obsoletos se tornam menos compatíveis com as distribuições de dados actuais, podem tornar-se menos precisos.