Esse é o repositório de explicação de como as IAs podem ser analisadas e com quais métodos, antes de tudo, vamos para uma explicação
Ela basicamente vai se assemelhar bastante a uma função matématica ou uma função das linguagens de programação. Temos várias características e valores que são o X que através de uma fórmula gerarão o Y, a IA basicamente vai descobrir essa fórmula. Em resumo, termos X como o Preditor(Predictor) e Y como o Alvo(Target)
Supondo que tenhamos os seguintes valores:
Predict | Target
x: 1 | y: 3
x: 2 | y: 5
x: 3 | y: 7
x: 4 | y: 9
x: 5 | y: 11
x: 6 | y: 13
x: 7 | y: 15
x: 8 | y: 17
x: 9 | y: 19
A IA vai traçar um model (uma espécie de função que sirva para obtermos os respectivos valores), no caso o model que IA iria traçar seria (em JS):
const f = (x) => console.log(`x: ${x} | y: ${(x*2)+1}`)Para isso existem alguns métodos, vamos ver:
Nesse exemplo, vamos supor que fossemos avaliar o valor de uma casa(y) através de alguns valores(x), por exemplo: área_quadrada e num_de_quartos.
Supondo que tenhamos os seguintes valores:
| | X | Y |
| Index | area_quadrada | num_de_quartos | valor_da_casa |
| 1 | 091 | 04 | R$5.500,000 |
| 2 | 082 | 04 | R$5.345,000 |
| 3 | 075 | 03 | R$4.978,000 |
Além disso temos uma equação estimada:
valor_casa1 = 3.000,000 + (peso1 * area_quadrada) + (peso2 * num_de_quartos)
valor_casa2 = 3.000,000 + (peso1 * area_quadrada) + (peso2 * num_de_quartos)
valor_casa3 = 3.000,000 + (peso1 * area_quadrada) + (peso2 * num_de_quartos)
Para os valores já conhecidos podemos apenas substituir:
valor_casa1 = 3.000,000 + (peso1 * 91) + (peso2 * 4)
valor_casa2 = 3.000,000 + (peso1 * 82) + (peso2 * 4)
valor_casa3 = 3.000,000 + (peso1 * 75) + (peso2 * 3)
Agora os nossos únicos valores desconhecidos são:
peso1 = ?
peso2 = ?
Precisamos encontrar uma valor para eles que se encaixe em ambas situações ao mesmo tempo. Começando então por um valor aleatório.
Exemplo:
Obs: Poderia ser qualquer outro valor, foi escolhido apenas de maneira aleatória.
peso1: 27,000;
peso2: 27,000;
Substituindo agora nas nossas formulas os valores gerados aleatóriamente:
valor_casa1 = 3.000,000 + (27 * 91) + (27 * 4)
valor_casa2 = 3.000,000 + (27 * 82) + (27 * 4)
valor_casa3 = 3.000,000 + (27 * 75) + (27 * 3)
Agora temos uma fórmula para estimar o valor.
Os resultados no exemplo acima seriam:
valor_casa1 = 5.565,000;
valor_casa2 = 5.322,000;
valor_casa3 = 5.106,000;
Agora fazendo a comparação com os valores reais:
| Valores Reais | Valores Estimados |
| R$5.500,000 | R$5.565,000 |
| R$5.345,000 | R$5.322,000 |
| R$4.978,000 | R$5.106,000 |
Através de uma função de custo(Cost Function), que serve para medir a performace de um model.
Ela quantifica o erro com base nos valores estimados e nos valores reais na forma de um número real inteiro.
1° - Vamos calcular o erro:
| | X | Y | Y' | |
| Index | area_quadrada | num_de_quartos | valor_da_casa | valor_estimado | erro(y-y') |
| 1 | 091 | 04 | R$5.500,000 - R$5.565,000 = -R$65,000 |
| 2 | 082 | 04 | R$5.345,000 - R$5.322,000 = R$23,000 |
| 3 | 075 | 03 | R$4.978,000 - R$5.106,000 = -R$128,000 |
2° - Iremos somar os erros, para garantir que os erros não vão se anular, vamos torná los todos positivos:
| | X | Y | Y' | | |
| Index | area_quadrada | num_de_quartos | valor_da_casa | valor_estimado | erro(y-y') | erro_absoluto |
| 1 | 091 | 04 | R$5.500,000 - R$5.565,000 = -R$65,000 | R$65,000 |
| 2 | 082 | 04 | R$5.345,000 - R$5.322,000 = R$23,000 | R$23,000 |
| 3 | 075 | 03 | R$4.978,000 - R$5.106,000 = -R$128,000 | R$128,000 |
3° - Agora vamos calcular o "custo do erro", a partir da seguinte função:
Explicação:
(todos os erros absolutos somados) / (pela quantidade erros somados)
Prática (usando o nosso caso):
(65,000+23,000+128,000) / 3 = 72,000
O resultado é conhecido como Mean Absolute Error(MAE), ou em português algo como Erro Absoluto Médio.
Em outras palavras é como se com base na análise do MAE,
chegassemos na conclusão que o nosso modelo erra cerca R$72,000 nas suas previsões.
1° - Vamos calcular o erro:
| | X | Y | Y' | |
| Index | area_quadrada | num_de_quartos | valor_da_casa | valor_estimado | erro(y-y') |
| 1 | 091 | 04 | R$5.500,000 - R$5.565,000 = -R$65,000 |
| 2 | 082 | 04 | R$5.345,000 - R$5.322,000 = R$23,000 |
| 3 | 075 | 03 | R$4.978,000 - R$5.106,000 = -R$128,000 |
2° - Iremos somar os erros, para garantir que os erros não vão se anular, vamos torná los todos positivos:
| | X | Y | Y' | |
| Index | area_quadrada | num_de_quartos | valor_da_casa | valor_estimado | erro(y-y') |
| 1 | 091 | 04 | R$5.500,000 - R$5.565,000 = -R$65,000 |
| 2 | 082 | 04 | R$5.345,000 - R$5.322,000 = R$23,000 |
| 3 | 075 | 03 | R$4.978,000 - R$5.106,000 = -R$128,000 |
3° - Agora vamos calcular o "custo do erro", a partir da seguinte função:
Explicação:
(todos os erros absolutos elevados individualmente a 2 e depois somados) / (pela quantidade erros somados)
Prática (usando o nosso caso):
(65,000^2)+(23,000^2)+(128,000^2) / 3 = 7.046E+09
O resultado é conhecido como Mean Squared Error(MSE), ou em português algo como Erro Quadrático Médio.
Em outras palavras é como se com base na análise do MSE,
chegassemos na conclusão que o custo do modelo é 7.046E+09.
O R² nos informa que percentual é eliminado do erro de previsão na variável quando usamos a regressão de mínimos quadrados sobre a variável. Como resultado, também é chamado de coeficiente de determinação.
Deixo aqui o link da explicação na Khan Academy.
Quanto menor for o valor resultante da Cost Function ou Função de Custo, melhor será a precisão do nosso modelo. Se for 0, quer dizer que não haverá erros, porém já é considerado muito eficiente quando próximo 1.
O conteúdo acima foi traduzido do vídeo: "07. Value Prediction using Linear Regression in Python | Artificial Intelligence & Machine Learning", do canal no Youtube "Education is Life".