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sábado, fevereiro 24, 2024
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Preparação e pré-processamento de dados para melhorar tarefas de aprendizado de máquina

Os modelos de aprendizado de máquina têm permeado rapidamente vários setores, oferecendo insights e automações que eram anteriormente implausíveis. Uma etapa pivotal no desenvolvimento desses modelos é a preparação de dados, um processo que serve para melhorar a precisão e eficiência dos algoritmos preditivos.

A qualidade e relevância dos dados de treinamento influenciam significativamente o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina. Este artigo explora técnicas críticas de preparação de dados, destacando sua importância através de aplicações reais e modelos de deep learning que as utilizaram.

Seção 1: Interpolação de Dados

A interpolação de dados é uma técnica fundamental na preparação de dados, que visa construir novos pontos de dados dentro do intervalo de um conjunto discreto de pontos de dados conhecidos. Esta seção fornece uma exploração detalhada de vários métodos de interpolação de dados, inclusive com detalhes matemáticos e exemplos.

1.1 Interpolação Linear

É uma abordagem direta onde o valor desconhecido é estimado usando uma combinação linear de valores conhecidos, assumindo uma relação linear entre os pontos de dados vizinhos.

pré processamento de dados de aprendizado de máquina

Matematicamente, a fórmula da interpolação linear é dada por:

Exemplo

Para dois pontos (2, 3) e (5, 6), o valor de y em x = 4 pode ser calculado usando a interpolação linear como:

1.2 Interpolação Bilinear

É uma extensão da interpolação linear para interpolação de funções de duas variáveis em uma grade regular. Combina duas interpolações lineares, uma em cada uma das duas direções.

A equação de interpolação bilinear no ponto (x, y) pode ser dada como:

1.3 Interpolação Polinomial

Determina um polinômio que se ajusta a um conjunto de pontos conhecidos. O grau do polinômio é geralmente um a menos que o número de pontos.

Matematicamente, é dado por:

Exemplo:

Dado três pontos (1, 1), (2, 8), e (3, 27), podemos encontrar um polinômio quadrático   que passe por esses pontos. 

Resolvendo para a,b, c temos: 

A solução fornece a = 4, b = -1, e c = -2, fazendo o polinômio

1.4 Interpolação de Spline: Unicúbica, Bicúbica e Bilinear

Interpolação de Spline Unicúbica

Emprega polinômios cúbicos para interpolar entre os pontos de dados, oferecendo curvas mais suaves em comparação com a interpolação polinomial.

A equação geral para interpolação de spline cúbica é dada como:

Interpolação de Spline Bilinear

É uma extensão da interpolação bilinear para uma forma de spline, que emprega polinômios lineares por partes em duas dimensões para criar um interpolante mais suave.

Interpolação de Spline Bicúbica

É uma extensão ainda maior onde os polinômios cúbicos por partes são usados em duas dimensões, oferecendo curvas ainda mais suaves e frequentemente usadas em tarefas de processamento de imagens.

1.5 Aplicações e Modelos da Vida Real

As aplicações da interpolação de dados são profundas em vários campos: ciência ambiental (estimativa de parâmetros como temperatura ou níveis de precipitação em locais não observados), finanças (preenchendo pontos de dados ausentes em séries temporais financeiras para uma análise mais robusta), imagem médica (aumentando a resolução de imagens por estimação de valores de pixels).

Modelos como LSTM têm empregado técnicas de interpolação de dados com sucesso para lidar com valores ausentes em dados de séries temporais, aprimorando a precisão preditiva).

Seção 2: Remoção de Ruído no aprendizado de máquina

Também conhecida como redução de ruído, é um processo vital para melhorar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina, filtrando informações irrelevantes.

É amplamente utilizada no processamento de imagens, onde ajuda a melhorar a qualidade das imagens. Nos sistemas de reconhecimento de fala, auxilia na filtragem de ruídos de fundo para capturar sinais de áudio claros.

Modelos de deep learning como autoencoders têm sido eficazes na remoção de ruído, especialmente em aplicações de desruído de imagens.

Seção 3: Aumento de Dados em Conjuntos de Dados de Imagens

É uma técnica que gera novas amostras de treinamento a partir das originais, aplicando várias transformações de imagem, como rotações, deslocamentos, flips e mudanças na iluminação.

Através da aplicação de diversas transformações, novas amostras de dados são geradas a partir do conjunto de dados original, auxiliando na mitigação do sobreajuste. 

3.1 Transformações Geométricas

3.1.1 Rotação

É o processo de modificar o ângulo dos objetos na imagem. A rotação de uma imagem pelo ângulo pode ser descrita matematicamente através da seguinte matriz de transformação:

Esta matriz pode ser aplicada a cada coordenada de pixel para obter uma imagem rotacionada.

3.1.2 Translação

Desloca o objeto para uma posição diferente na imagem.Matematicamente, pode ser representada como:

Onde são os valores de translação nas direções x e y, respectivamente.

3.2 Transformações de Intensidade

3.2.1 Equalização de Histograma

É utilizada para melhorar o contraste da imagem, redistribuindo os níveis de intensidade ao longo do histograma. A função de transformação é definida como:

Onde s é o valor de pixel de saída, r é o valor de pixel de entrada, L é o número de níveis de intensidade, e (w) é a função densidade de probabilidade dos valores de pixel.

3.2.2 Correção Gama

Ela modifica os níveis de intensidade de acordo com uma transformação de lei de potência dada por:

Onde s é a intensidade de saída, r é a intensidade de entrada, c é uma constante, e y é o valor gama.

3.3 Transformações Espaciais

3.3.1 Escalonamento

Redimensiona as dimensões da imagem aumentando ou diminuindo os valores dos pixels. A matriz de transformação para escalonamento pode ser escrita como:

Onde são os fatores de escalonamento nas direções x e y, respectivamente.

3.3.2 Cisalhamento

É uma transformação que distorce a forma da imagem deslocando cada pixel ao longo de uma direção fixa. A transformação de cisalhamento pode ser representada como:

Onde são os fatores de cisalhamento nas direções x e y, respectivamente.

3.4 Amplificação Generativa

3.4.1 Redes Adversárias Generativas (GANs)

Podem gerar novas amostras de dados que são consistentes com a distribuição do conjunto de dados original. O gerador em uma GAN é treinado para produzir imagens que são indistinguíveis das imagens reais, enquanto o discriminador é treinado para distinguir entre imagens reais e geradas. O processo de treinamento consiste em otimizar a seguinte função objetivo: 

Onde G e D são as redes geradora e discriminadora, respectivamente, x é uma imagem real, e z é um vetor de ruído (normalmente gaussiano).

3.5 Aplicações no Mundo Real e Modelos

– Carros Autônomos: A amplificação de dados é usada extensivamente no treinamento de modelos de aprendizado profundo para veículos autônomos, para reconhecer e reagir a diversas situações rodoviárias.

– Imagens Médicas: A amplificação ajuda na criação de conjuntos de dados diversos para treinamento de modelos em análises de imagens médicas, auxiliando em diagnósticos mais precisos.

Modelos de mundo real como ResNet, Inception, e VGG têm utilizado estas técnicas de amplificação de dados extensivamente para treinar redes neurais profundas, alcançando assim uma performance superior em tarefas de classificação de imagens.

Seção 4: Aumento de Dados na Previsão de Séries Temporais

Para a previsão de séries temporais, o aumento de dados pode incluir técnicas como janelamento e deformação temporal, que ajudam a criar variações nos dados de séries temporais, aprimorando a capacidade do modelo de aprender padrões complexos.

4.1 Flutuação (Jittering)

Envolve adicionar um pequeno ruído aos dados da série temporal, o que pode ajudar o modelo a se tornar mais robusto ao ruído. Matematicamente, pode ser representado como:

onde é a nova série, é a série original, e é um ruído aleatório.

4.2 Fragmentação (Slicing)

É uma técnica onde um segmento da série é selecionado como uma nova amostra. Isso pode ajudar a aumentar substancialmente o volume de dados. A operação de fragmentação pode ser matematicamente representada como:

onde i e j são os índices inicial e final do fragmento, e X é a série original.

4.3 Distorção Temporal (Time Warping)

É uma técnica que envolve estirar ou comprimir o eixo do tempo, o que pode ajudar a capturar padrões dependentes do tempo de forma mais eficaz. Um método popular para distorção temporal é a Distorção Dinâmica do Tempo (DDT ou DTW, em inglês), que minimiza a distância entre dois conjuntos de dados de séries temporais, deformando o eixo do tempo.

4.4 Distorção de Janela (Window Warping)

Também conhecida como fragmentação de janela ou flutuação de janela, envolve fragmentar os dados da série temporal em diferentes janelas e depois distorcer levemente essas janelas adicionando ruído ou aplicando outras transformações. Esta técnica ajuda a criar um conjunto de dados mais diversificado.

4.5 Técnicas Generativas de Ampliação

4.5.1 Autoencoders Variacionais (VAEs)

Podem ser usados ​​para gerar novas amostras de dados que aderem à mesma distribuição que os dados originais. Os VAEs aprendem uma representação contínua dos dados e, assim, podem gerar novas amostras de dados inéditas (Kingma & Welling, 2013).

4.5.2 Redes Generativas Adversárias (GANs)

Também têm sido usadas para gerar novas amostras de dados de séries temporais. A rede geradora aprende a gerar dados enquanto a discriminadora aprende a distinguir entre dados reais e gerados, formando um jogo min-max que eventualmente permite a geração de dados realistas.

4.6 Aplicações no Mundo Real e Modelos de Aprendizado Profundo

Mercados Financeiros:essas técnicas podem ser aplicadas para prever os preços das ações de maneira mais precisa. Modelos de aprendizado profundo como LSTM e GRU mostraram grande promessa nesse domínio, com a ampliação de dados ajudando a aprimorar ainda mais o desempenho deles.

Previsão de Consumo de Energia: a ampliação de dados pode ajudar a melhorar a precisão da previsão, especialmente durante os picos de consumo. Modelos como Seq2Seq podem ser particularmente úteis nesse contexto.

Seção 5: Técnicas Adicionais

5.1 Escala de Características

É um método usado para padronizar a gama de variáveis independentes ou características nos dados. É vital em algoritmos que calculam distâncias entre pontos de dados.

5.2 Redução de Dimensionalidade

Técnicas de redução de dimensionalidade, como Análise de Componentes Principais (PCA), ajudam a reduzir o número de variáveis aleatórias em consideração e podem obter um conjunto de variáveis principais.

5.3 Balanceamento de Dados

É essencial para lidar com conjuntos de dados desequilibrados, geralmente por meio do oversampling da classe minoritária ou undersampling da classe majoritária, melhorando assim a capacidade do modelo de fazer previsões precisas.

Conclusão

A preparação e o pré-processamento de dados são etapas cruciais no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina robustos e eficazes. Várias técnicas fundamentais e suas aplicações em contextos reais foram delineadas, além de destacar como foram incorporadas em modelos de deep learning.

As técnicas discutidas, quando aplicadas de forma adequada, podem aumentar significativamente a precisão e a eficiência dos modelos de aprendizado de máquina, facilitando avanços contínuos na esfera da inteligência artificial.

Alexandre Ashade
Alexandre Ashade
Especialista em Inteligência Artificial e Métodos de Apoio à Decisão, incluindo modelagem preditiva e algoritmos de otimização. Doutor e Mestre em Inteligência Artificial, com patente depositada e artigos publicados. Experiência como pesquisador em projetos de P&D para grandes empresas como PETROBRAS, LIGHT e TAG. Experiência como professor da PUC-RJ em cursos de extensão nas áreas de Inteligência Artificial e Óleo & Gás. Professor do curso BI Master da PUC-Rio. Domina metodologias de Deep Learning com Redes Neurais Profundas, Data Mining, classificação de padrões, previsão, otimização linear, não-linear e sob incertezas, programação matemática e processos estocásticos. Experiência de 10 anos em desenvolvimento de sistemas de software, utilizando as linguagens Python, C#, C++, Java e a ferramenta de análise de dados MATLAB. Quatro prêmios de excelência acadêmica.
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