O que diferencia...

Algoritmos de ML utilizam, em sua maioria, fundamentos estatísticos para abusar do computador na busca da tão sonhada acurácia. A maioria dos algoritmos não nos oferece interpretação dos parâmetros, ou seja, não somos capazes de explicar seus motivos. Já os algoritmos providos da inferência estatística nos dão essa informação, mas perdem na acurácia quando comparados com algoritmos mais complexos.

Uma vez que algoritmos complexos podem me prover acurácia, mas não me permitem interpretar os parâmetros, como podemos trabalhar com eles? Depende muito do motivo e da utilização desse algoritmo. Se a explicação não é necessária, eles vão te prover um índice de qualidade de ajuste provavelmente melhor que modelos estatísticos.

Mas e quando a interpretação, além da acurácia, também é necessária? Nesse momento entra a criatividade!

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