A utilização de dados enviesados é um problema recorrente em projetos de aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA). O viés nos dados ocorre quando certos elementos de um conjunto de dados são superponderados ou superrepresentados. Conjuntos de dados enviesados não representam com precisão o caso de uso de um modelo de ML, o que leva a resultados distorcidos, preconceito sistemático e baixa precisão.
Existem várias razões pelas quais o viés nos dados ocorre. Alguns dos tipos mais comuns de viés de dados em ML incluem:
Viés Sistêmico
O viés sistêmico ocorre quando certos grupos sociais são favorecidos em detrimento de outros. Por exemplo, a infraestrutura para a vida diária muitas vezes não é ajustada às necessidades de pessoas com deficiência, o que resulta em um viés institucional. Esse tipo de viés é frequentemente invisível e negligenciado, o que o torna ainda mais problemático.
Viés de Automação
O viés de automação ocorre quando uma recomendação baseada em inteligência artificial é seguida sem verificar se as informações estão corretas. Isso pode levar a decisões equivocadas e prejudicar a qualidade dos dados.
Viés de Seleção
O viés de seleção ocorre quando os dados não são adequadamente randomizados, o que compromete a representatividade do conjunto de dados. Por exemplo, ao construir modelos para exploração na área da saúde, se um cientista de dados trabalha apenas com pacientes brancos, o conjunto de dados não reflete a população analisada como um todo.
Overfitting e Underfitting dos Dados
O overfitting ocorre quando um modelo é treinado com muitos dados e começa a aprender a partir de ruídos e entradas imprecisas no conjunto de dados. Por outro lado, o underfitting ocorre quando um modelo ou algoritmo não se ajusta bem aos dados. Ambos os casos podem levar a resultados imprecisos e prejudicar a capacidade do modelo de generalizar para novos dados.
Viés de Relatório
O viés de relatório ocorre quando apenas um subconjunto dos resultados é incluído em uma análise, o que pode distorcer os resultados. Por exemplo, ao analisar dados com base em estudos encontrados em citações de outros estudos, pode haver um viés de citação. Além disso, a exclusão de relatórios escritos em idiomas diferentes do idioma nativo do cientista também pode introduzir um viés de idioma.
Viés de Generalização
O viés de generalização ocorre quando uma pessoa aplica algo observado em um evento a todos os eventos futuros. No campo da ciência de dados, isso ocorre quando se assume que o que é observado em um conjunto de dados também será observado em outro conjunto de dados. Esse tipo de viés pode levar a conclusões incorretas e resultados imprecisos.
Viés de Atribuição de Grupo
O viés de atribuição de grupo ocorre quando tendemos a assumir que as características de um indivíduo são sempre determinadas pelas crenças do grupo ao qual ele pertence. Isso pode levar a preferências pelo próprio grupo (viés de grupo interno) ou a estereotipar membros de grupos aos quais não pertencemos (viés de grupo externo).
Viés Implícito
O viés implícito ocorre quando fazemos suposições com base em nossas experiências pessoais. Isso pode levar a atitudes e estereótipos que temos em relação aos outros, mesmo quando não estamos conscientes disso. O viés implícito pode influenciar a forma como interpretamos os dados e pode levar a resultados enviesados.
É importante destacar que não é possível criar um modelo de aprendizado de máquina perfeito que não contenha nenhum viés ou variância. O viés e a variância dos dados estão interconectados e é necessário encontrar um equilíbrio entre os dois. Modelos com viés reduzido podem ter alta variância e vice-versa. Portanto, é fundamental encontrar um ponto de equilíbrio entre os dois para obter resultados precisos e confiáveis.
A utilização de dados sintéticos pode ajudar a mitigar o viés nos dados. Os dados sintéticos oferecem controle sobre a saída, permitindo a criação de conjuntos de dados mais equilibrados e úteis. Além disso, os dados sintéticos podem preencher lacunas nos conjuntos de dados reais, especialmente quando há falta de dados ou quando o uso de dados reais é caro ou não é permitido. No entanto, é importante ressaltar que é necessário reduzir qualquer viés nos conjuntos de dados originais antes de utilizar dados sintéticos. Isso pode ser feito por meio de rotulagem adequada, limpeza e manutenção dos dados.
Em resumo, o viés nos dados é um problema sério que pode prejudicar a precisão e a confiabilidade dos modelos de aprendizado de máquina. É importante estar ciente dos diferentes tipos de viés nos dados e tomar medidas para mitigá-los. A utilização de dados sintéticos pode ser uma estratégia eficaz para lidar com o viés nos dados, desde que seja combinada com a redução do viés nos conjuntos de dados originais. A transparência e a qualidade dos dados são fundamentais para o desenvolvimento de modelos de IA de alta qualidade.
Se você deseja explorar ainda mais esse tópico, recomendamos a leitura dos seguintes recursos:
- "Addressing bias in big data and AI for health care"
- "Types of biases in data"
- "Towards a standard for identifying and managing bias in artificial intelligence by NIST"
- "Synthetic data for machine learning combats privacy, bias issues"
- "The catalogue of biases"
- "Understanding the bias-variance tradeoff"
- "Underfitting & overfitting"
Esperamos que este artigo tenha fornecido uma visão abrangente sobre os perigos do viés nos modelos de aprendizado de máquina e como mitigá-los. Lembre-se de que a qualidade dos dados é fundamental para obter resultados precisos e confiáveis em projetos de IA.