A sua máquina preditiva será tão eficaz quanto a qualidade dos dados de treino

Ouvi um apito ao longe, as portas se fecharam, todos acomodados, a partida foi dada, percebi um ligeiro movimento, um breve solavanco e lá “se vamos”... Até parece mesmo a partida de um trem, navio ou algum outro veículo rompendo a inércia, “só que não”... Na verdade, o breve solavanco foi o choque da onda sonora causado pelo avião supersônico da MUDANÇA, o apito ao longe e as portas se fechando só faziam parte do seu sonho bucólico auto enganador de que está tudo bem. Ledo engano, a mudança vem atropelando sem ao menos avisar ou pedir licença, uma força imparável da natureza.

Num dos movimentos de convergência para pegar carona neste avião, mira-se para a ciência de dados, que por meio de máquinas preditivas tentam antecipar resultados, prever o que acontecerá. Se o vento parar de soprar do sul e passar a soprar do sudoeste o que vai acontecer? O barco vai virar ou vai apenas tomar a direção indesejada? É isto mesmo que você está pensando, é uma “adivinhação”, uma fórmula mágica para evitar resultados desagradáveis, é aprender com tomadas de decisão anteriores e o que deve ser feito para evitar um acidente, uma crise ou um colapso total. 

O homem (sem mimimi, espécie humana) aprende de diversas formas, mas, parafraseando um sábio desconhecido, “O falar ensina, mas o exemplo arrasta.”, e considerando isto, as máquinas preditivas fazem da mesma forma, elas aprendem com o seu exemplo, se toda vez diante de uma confrontação você tende a ter uma atitude escapista, o seu exemplo ensinará ao seu aprendiz a sempre ter uma atitude escapista. A máquina tal qual o homem, com modelos seguidos e com experiências anteriores irá reproduzir o que você está ensinando. Se os dados inseridos são podres, o resultado será podre. Se por hábito tudo é classificado como “outros”, a máquina preditiva irá predizer “outros”.

Tomemos por exemplo uma base para análise de crédito no intuito de fazer uma máquina preditiva para antecipar se o crédito de um novo cliente será Bom, Médio ou Ruim, sendo que para predição Ruim, o crédito será negado.

Pois bem… Máquina construída e por uma infeliz coincidência quase todas as simulações de crédito retornaram status Médio, mesmo tendo sido introduzidos dados que nitidamente deveriam retornar status Ruim. Qual foi a causa disto? Simples, os dados já existentes com suas classificações de crédito estavam podres, resultado… Análise não confiável, que refletia a mesma qualidade dos dados inseridos.