Palestra: Abrindo a Caixa Preta do Machine Learning: Classificação de Textos no Grupo ZAP
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Pontos Principais
- A importância de se conseguir explicar as predições de modelos, dos pontos de vista do data scientist, de negócio e dos usuários do modelo.
- Interpretabilidade na prática, independente da complexidade do modelo.
- Abordagens para visualização de explicações em problemas de NLP.
Resumo
Até pouco tempo, não existiam técnicas consolidadas para se conseguir explicar predições feitas por modelos de Machine Learning. Isso fazia com que os data scientists tivessem que pesar a utilização de modelos com melhores métricas versus de modelos que tivessem sido treinados com algoritmos mais simples de se explicar. No entanto, a comunidade teve grandes avanços recentemente que nos permitem, de forma agnóstica à complexidade do modelo, explicar suas predições e até entender o que ele aprendeu.
Nessa talk, nós vamos mostrar como essas novas técnicas funcionam na prática, trazendo um case do Grupo ZAP em que utilizamos modelos de NLP para se classificar descrições dos anúncios imobiliários. Um dos modelos foi treinado com td-idf, uma técnica mais tradicional e intuitiva, enquanto o outro é mais complexo, tendo sido criado com avanços recentes em deep learning.
Nós mostraremos como conseguimos explicar cada predição feita pelos modelos e como isso também permite com que os Data Scientists consigam interpretar o que cada modelo aprendeu como um todo. Também faremos um comparativo de alternativas para a visualização das explicações em problemas de classificação de texto.
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