Dilema: predição vs. inferência

Machine Learning for Business

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, AWS

Dilema: inferência vs. predição

Modelos de inferência ou causais:

  • Entender o que impulsiona o resultado de negócio
  • Modelos focados em inferência são interpretáveis
  • Menos precisos que modelos de predição

Predição:

  • O objetivo principal é a previsão em si
  • Pouco interpretáveis; funcionam como “caixas‑pretas”
  • Muito mais precisos que modelos de inferência
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Comece pela pergunta de negócio

  • “Quais são os principais fatores de fraude?”
    • Inferência
  • “Em quanto condições X afetam o risco de infarto?”
    • Inferência
  • Quais transações são provavelmente fraudulentas?”
    • Predição
  • “O paciente corre risco de ter um infarto?”
    • Predição
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Estrutura dos dados no modelo

inferência vs. predição 1

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Variável-alvo

inferência vs. predição 2

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Variáveis de entrada

inferência vs. predição 3

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Usando variáveis de entrada

inferência vs. predição 4

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Prevendo a variável-alvo

inferência vs. predição 5

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Foco do modelo de inferência

inferência vs. predição 6

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Foco do modelo de predição

inferência vs. predição 7

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Vamos praticar!

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