Q:
Como a navalha da Occam se aplica ao aprendizado de máquina?
UMA:O uso da navalha de Occam remonta a William of Ockham nos anos 1200 - é a ideia de que a solução mais simples e direta deve ser preferida, ou que, com diferentes hipóteses, a mais simples ou a com menos hipóteses será melhor aplicada.
No entanto, o aparelho de barbear da Occam também possui algumas aplicações modernas para tecnologias de ponta - um exemplo é a aplicação do princípio ao aprendizado de máquina. Com o aprendizado de máquina, os engenheiros trabalham para treinar computadores em conjuntos de dados de treinamento, para que possam aprender e ir além dos limites da programação original da base de código. O aprendizado de máquina envolve a implementação de algoritmos, estruturas de dados e sistemas de treinamento em computadores, para permitir que eles aprendam por conta própria e produzam resultados em evolução.
Com isso em mente, alguns especialistas acham que a navalha da Occam pode ser útil e instrutiva na criação de projetos de aprendizado de máquina. Alguns afirmam que o aparelho de barbear da Occam pode ajudar os engenheiros a escolher o melhor algoritmo a ser aplicado a um projeto, além de ajudar a decidir como treinar um programa com o algoritmo selecionado. Uma interpretação do barbeador da Occam é que, dado mais de um algoritmo adequado com trade-offs comparáveis, deve ser usado o que é menos complexo de implantar e mais fácil de interpretar.
Outros apontam que procedimentos de simplificação, como seleção de recursos e redução de dimensionalidade, também são exemplos do uso do princípio da navalha da Occam - de simplificar modelos para obter melhores resultados. Por outro lado, outros descrevem trocas de modelos em que os engenheiros reduzem a complexidade à custa da precisão - mas ainda argumentam que essa abordagem de navalha da Occam pode ser benéfica.
Outra aplicação do barbeador da Occam envolve os parâmetros definidos para certos tipos de aprendizado de máquina, como a lógica bayesiana em tecnologias. Ao limitar os conjuntos de parâmetros para um projeto, pode-se dizer que os engenheiros estão “usando a navalha de Occam” para simplificar o modelo. Outro argumento é que, quando as pessoas criativas pensam em como avaliar o caso de uso de negócios e limitar o escopo de um projeto antes de usar algoritmos, estão usando a navalha da Occam para diminuir a complexidade do projeto desde o início.
Ainda outra aplicação popular da navalha de Occam no aprendizado de máquina envolve a “maldição de sistemas excessivamente complexos”. Esse argumento diz que a criação de um modelo mais complexo e detalhado pode torná-lo frágil e pesado. Há um problema denominado sobreajuste, em que os modelos são complexos demais para caber realmente nos dados que estão sendo examinados e no caso de uso desses dados. Este é outro exemplo em que alguém pode citar a navalha da Occam no design deliberado de sistemas de aprendizado de máquina, para garantir que eles não sofram de excesso de complexidade e rigidez.
Por outro lado, alguns apontam que o uso incorreto da navalha da Occam pode reduzir a eficácia da programação de aprendizado de máquina. Em alguns casos, a complexidade pode ser necessária e benéfica. Tudo tem a ver com o exame do escopo específico do projeto e o que deve ser obtido, e com a observação das entradas, dos conjuntos de treinamento e dos parâmetros para aplicar as soluções mais direcionadas ao resultado fornecido.
