Imagine um chef que recebe uma despensa com cem ingredientes diferentes para preparar um prato simples. Há temperos repetidos, sabores que se anulam e outros que aparecem sempre juntos. Se ele tentar usar tudo, o prato fica confuso, pesado e impossível de entender. Por outro lado, o bom chef faz algo diferente. Ele prova, agrupa […]

Imagine um arquiteto encarregado de reformar um prédio antigo. Ele tem plantas incompletas, paredes tortas e várias hipóteses sobre como a estrutura realmente funciona. Se ele tentar reforçar tudo ao mesmo tempo, o prédio fica pesado, caro e instável. Por outro lado, se intervir pouco ou ignorar os pontos críticos, corre o risco de colapso. […]

Imagine um campeonato de culinária em que vários cozinheiros fazem o mesmo prato, um depois do outro. Em um primeiro momento, o primeiro cozinheiro tenta acertar tudo sozinho e falha em vários pontos. O segundo observa os erros do primeiro e tenta corrigi-los. Em seguida, o terceiro aprende com os erros acumulados dos dois anteriores, […]

Imagine um viajante que anda por uma cidade estranha, mas que tem uma memória curiosa. Ele lembra apenas de onde está agora, mas não se recorda de por onde passou, nem de como chegou ali. Ainda assim, para decidir o próximo passo, ele observa apenas o quarteirão atual e escolhe o seguinte com certas probabilidades. […]

Imagine duas pessoas tentando aprender a fazer um bolo usando exatamente a mesma receita. Ambas têm os mesmos ingredientes, o mesmo forno e o mesmo livro de culinária aberto na mesma página. À primeira vista, portanto, tudo parece idêntico. No entanto, o resultado final pode ser radicalmente diferente. Essa metáfora do preparo de bolo ajuda […]

Aprendizado de máquina explicado com um exemplo simples Imagine ensinar alguém a andar de bicicleta. Primeiramente, você pode explicar as regras e mostrar exemplos. No entanto, nada substitui subir na bicicleta, perder o equilíbrio, cair e tentar de novo. A cada tentativa, a pessoa percebe onde errou e, assim, ajusta o corpo, aprendendo a distribuir […]

Em um post anterior, falamos da regularização como um personal trainer interessado em manter o cliente, isto é, o modelo, bem fit, bem ajustado. Vamos persistir nessa metáfora de treinamento físico e fitness, então? É que existem diferentes tipos de treinador, a saber, a regularização Lasso (treinador L1) e a Ridge (treinador L2; veja a […]

Imagine que você decide entrar na academia depois de anos de sedentarismo. Empolgado, quer levantar 120 kg no primeiro dia. No entanto, o treinador olha para você, balança a cabeça e responde: “Se fizer isso agora, vai se machucar — e ainda vai achar que está arrasando, até tentar repetir depois“. No fundo, todo novato […]

Imagine que você está ensinando alguém a dirigir. Se você avaliar essa pessoa apenas no trajeto da própria rua, ela parecerá ótima. Concorda que avaliar apenas dessa forma não parece muito confiável? Ok, mas então como seria uma avaliação mais rica? Por isso, quando você coloca o carro em outra vizinhança — com ladeiras, avenidas […]

Imagine uma cidade onde cada pessoa conversa diariamente com seus vizinhos. Ninguém vê a cidade inteira, mas cada morador forma opiniões a partir dessas conversas. Com o passar dos dias, entretanto, as informações vão se espalhando: você já sabe o que pensa o amigo do seu amigo, e depois o primo do amigo do seu […]

Imagine que você está organizando uma festa e distribui grupos de convidados para mesas, mas sem lugares marcados. Aos poucos, as pessoas se movem até se sentirem confortáveis entre amigos. Depois de algumas rodadas de “mudanças de mesa” e “recontagem de amigos à volta”, o sistema fica estável. Em outras palavras, cada convidado está em […]

Coletar dados em quantidade e qualidade é fundamental para qualquer pesquisa científica. No entanto, e se eles já estiverem disponíveis na internet, apenas esperando que você encontre os instrumentos certos para “raspá-los” e colocá-los na sua tigela de análise? O post de hoje é sobre essa forma de coleta de dados, chamada de web scraping […]

Neste post, iremos diferenciar underfitting e overfitting, dois conceitos fundamentais para quem trabalha com psicometria, análise quantitativa de dados e machine learning. Introdução Imagine que você está tentando ensinar uma criança a diferenciar cães e gatos a partir de fotos (Figura 1). Se durante a aprendizagem, ela confunde bastante as duas espécies, isso é underfitting. […]

Introdução às redes bayesianas Entre os métodos de machine learning, hoje destaco as redes bayesianas, que permitem combinar o poder dos grafos com a precisão da probabilidade. Em outras palavras, esses modelos gráfico-probabilísticos representam fenômenos complexos por meio de variáveis interdependentes. Por exemplo, considere o grafo simples a seguir: Em síntese, grama molhada pode ocorrer […]

Imagine uma biblioteca gigante sem catálogo. Você tem milhares de artigos e precisa descobrir quais grandes temas aparecem e como eles evoluem ao longo do tempo. Nesse cenário, a modelagem de tópicos (topic modeling) funciona como um “bibliotecário automático”: ela lê os textos por você — numa velocidade que seria impossível manualmente — e os […]