Os 7 conceitos estatísticos que você precisa para ter sucesso como engenheiro de aprendizado de máquina
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Introdução
Quando nos perguntamos: “o que há dentro dos sistemas de aprendizado de máquina?“, muitos de nós imaginamos estruturas e modelos que fazem previsões ou executam tarefas. Poucos de nós refletem sobre o que realmente está em sua essência: estatísticas — uma caixa de ferramentas de modelos, conceitos e métodos que permitem aos sistemas aprender com os dados e realizar o seu trabalho de forma confiável.
Compreender as principais ideias estatísticas é very important para engenheiros e profissionais de aprendizagem automática: para interpretar os dados utilizados juntamente com os sistemas de aprendizagem automática, para validar suposições sobre entradas e previsões e, em última análise, para construir confiança nestes modelos.
Dado o papel das estatísticas como uma bússola inestimável para engenheiros de aprendizado de máquina, este artigo cobre sete pilares principais que todas as pessoas nesta função devem conhecer – não apenas para ter sucesso em entrevistas, mas para construir sistemas de aprendizado de máquina confiáveis e robustos no trabalho diário.
7 conceitos estatísticos importantes para engenheiros de aprendizado de máquina
Sem mais delongas, aqui estão os sete conceitos estatísticos fundamentais que devem se tornar parte de seu conhecimento básico e conjunto de habilidades.
1. Fundamentos de Probabilidade
Praticamente todos os modelos de aprendizado de máquina — desde classificadores simples baseados em regressão logística até modelos de linguagem de última geração — têm bases probabilísticas. Consequentemente, é essencial desenvolver uma compreensão sólida de variáveis aleatórias, probabilidade condicional, teorema de Bayes, independência, distribuições conjuntas e ideias relacionadas. Os modelos que fazem uso intensivo desses conceitos incluem classificadores Naive Bayes para tarefas como detecção de spam, modelos ocultos de Markov para previsão de sequência e reconhecimento de falae os componentes de raciocínio probabilístico de modelos de transformadores que estimar probabilidades de token e gerar texto coerente.
Teorema de Bayes aparece em todos os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina — desde a imputação de dados ausentes até estratégias de calibração de modelo — portanto, é um lugar pure para iniciar sua jornada de aprendizado.
2. Estatística Descritiva e Inferencial
Estatísticas descritivas fornece medidas básicas para resumir propriedades de seus dados, incluindo métricas comuns como média e variância e outras importantes para trabalhos com uso intensivo de dados, como assimetria e curtose, que ajudam a caracterizar o formato da distribuição. Enquanto isso, estatística inferencial abrange métodos para testar hipóteses e tirar conclusões sobre populações com base em amostras.
O uso prático desses dois subdomínios é onipresente na engenharia de aprendizado de máquina: testes de hipóteses, intervalos de confiança, valores p e testes A/B são usados para avaliar modelos e sistemas de produção e para interpretar efeitos de recursos nas previsões. Esse é um forte motivo para os engenheiros de aprendizado de máquina entendê-los profundamente.
3. Distribuições e Amostragem
Diferentes conjuntos de dados exibem diferentes propriedades e padrões ou formas estatísticas distintas. Compreender e distinguir entre distribuições – como Regular, Bernoulli, Binomial, Poisson, Uniforme e Exponencial – e identificar qual delas é apropriada para modelar ou simular seus dados são importantes para tarefas como inicialização, validação cruzada e estimativa de incerteza. Conceitos intimamente relacionados, como o Teorema do Limite Central (CLT) e o Lei dos Grandes Números são fundamentais para avaliar a confiabilidade e a convergência das estimativas do modelo.
Para obter uma dica further, obtenha uma compreensão sólida de caudas e assimetria em distribuições — isso torna a detecção de problemas, valores discrepantes e desequilíbrio de dados significativamente mais fácil e eficaz.
4. Correlação, covariância e relacionamentos de recursos
Esses conceitos revelam como as variáveis se movem juntas — o que tende a acontecer com uma variável quando outra aumenta ou diminui. Na engenharia diária de aprendizado de máquina, eles informam a seleção de recursos, verificações de multicolinearidade e técnicas de redução de dimensionalidade, como análise de componentes principais (PCA).
Nem todos os relacionamentos são lineares, portanto, são necessárias ferramentas adicionais — por exemplo, o coeficiente de classificação de Spearman para relacionamentos monotônicos e métodos para identificar dependências não lineares. A prática adequada de aprendizado de máquina começa com uma compreensão clara de quais recursos do seu conjunto de dados realmente são importantes para o seu modelo.
5. Modelagem Estatística e Estimativa
Os modelos estatísticos aproximam e representam aspectos da realidade por meio da análise de dados. Conceitos centrais para modelagem e estimativa – como o trade-off entre viés e variância, estimativa de máxima verossimilhança (MLE) e mínimos quadrados ordinários (OLS) – são cruciais para modelos de treinamento (ajuste), ajuste de hiperparâmetros para otimizar o desempenho e evitando armadilhas como sobreajuste. A compreensão dessas ideias esclarece como os modelos são construídos e treinados, revelando semelhanças surpreendentes entre modelos simples, como regressores lineares, e modelos complexos, como redes neurais.
6. Projeto Experimental e Teste de Hipóteses
Intimamente relacionado com a estatística inferencial, mas um passo além, o desenho experimental e o teste de hipóteses garantem que as melhorias surjam de sinais genuínos e não do acaso. Métodos rigorosos validam o desempenho do modelo, incluindo grupos de controle, valores p, taxas de descoberta falsa e análise de poder.
Um exemplo muito comum é Teste A/Bamplamente utilizado em sistemas de recomendação para comparar um novo algoritmo de recomendação com a versão de produção e decidir se deve ser implementado. Pense estatisticamente desde o início – antes de coletar dados para testes e experimentos, não depois.
7. Estatísticas de Reamostragem e Avaliação
O pilar ultimate inclui abordagens de reamostragem e avaliação, tais como testes de permutação e, novamente, validação cruzada e bootstrapping. Essas técnicas são usadas com métricas específicas do modelo, como exatidão, precisão e pontuação F1, e seus resultados devem ser interpretados como estimativas estatísticas em vez de valores fixos.
O principal perception é que as métricas apresentam variação. Abordagens como intervalos de confiança geralmente fornecem uma visão melhor do comportamento do modelo do que pontuações de número único.
Conclusão
Quando os engenheiros de aprendizado de máquina têm um conhecimento profundo dos conceitos, métodos e ideias estatísticas listados neste artigo, eles fazem mais do que ajustar modelos: eles podem interpretar resultados, diagnosticar problemas e explicar comportamentos, previsões e problemas potenciais. Essas habilidades são um passo importante em direção a sistemas de IA confiáveis. Considere reforçar esses conceitos com pequenos experimentos em Python e explorações visuais para consolidar sua intuição.