Visão geral
A beleza da IA está nas máquinas que encontram padrões e previsões dentro de um enorme conjunto de dados que, de outra forma, levaria muito tempo para muitos seres humanos encontrarem, se é que alguma vez o encontrariam.
Em DORA (Aprendizado de Máquina Supervisionado), precisamos orientar o modelo sobre como encontrar esses novos padrões e previsões sem ser excessivamente ou insuficientemente prescritivo. Se formos muito prescritivos, o modelo não encontrará todas as possíveis previsões verdadeiras que existem na realidade (overfitting). Se não formos suficientemente prescritivos, o modelo encontrará muitas previsões imprecisas (underfitting).
Ao construir modelos de IA, especialmente em tarefas como prever locais ricos em minerais, é importante encontrar um equilíbrio entre capturar os padrões corretos nos dados e garantir que o modelo tenha um bom desempenho nos dados específicos do projeto.
Overfitting e Underfitting são dois problemas comuns que ocorrem quando há um desequilíbrio nesses dados.
O que é overfitting
O overfitting ocorre quando um modelo se torna muito dependente dos dados de treinamento, aprendendo não apenas os padrões reais, mas também o ruído ou dados irrelevantes. Isso pode acontecer quando:
O tamanho dos dados de treinamento é muito pequeno e não contém amostras de dados suficientes para representar com precisão as condições geológicas no campo.
Os dados de treinamento contêm grandes quantidades de informações irrelevantes (dados ruidosos).
O overfitting pode fazer com que o modelo encontre apenas padrões de previsão de mineralização semelhantes aos exemplos de aprendizagem supervisionada. O modelo pode não conseguir identificar outros padrões possíveis que existem na realidade, ficando aquém do propósito e do benefício da IA.
Embora uma precisão esperada de 99% pareça convincente, isso indicaria que um modelo está com overfitting. Normalmente, uma precisão ideal seria de 90-95%, o que indicaria alta precisão, mas não overfitting.
O que é Underfitting
O underfitting ocorre quando um modelo é muito simples para capturar as principais relações dentro dos dados geológicos. Como resultado, o modelo pode ter um desempenho insatisfatório tanto nos dados de treinamento quanto nos dados específicos do site inseridos. Em vez de fazer previsões baseadas em padrões geológicos reais, o modelo pode produzir resultados que se assemelham a suposições aleatórias. Isso pode levar a previsões pouco confiáveis e imprecisas.
Evitando overfitting e underfitting
Equilibrar a complexidade do seu modelo é crucial para alcançar um bom desempenho. Aqui estão algumas dicas:
Evite overfitting: use técnicas como validação cruzada, simplifique a arquitetura do modelo e adicione regularização para evitar que o modelo aprenda ruído.
Evite underfitting: certifique-se de que o modelo seja complexo o suficiente para capturar os padrões subjacentes, adicionando recursos mais relevantes ou ajustando os parâmetros do modelo.
Alcançar o equilíbrio certo ajuda a criar modelos que sejam precisos e generalizáveis para novos dados.
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