Road Danger Prediction: Classic Models, AI Models and Data Challenges

Summary

En esta presentación, se discuten los modelos clásicos y de inteligencia artificial (IA) en el análisis de datos, abordando sus ventajas y desventajas. Los modelos clásicos son fuertes con datos perfectos y exponen claramente las contribuciones de las variables, pero carecen de flexibilidad y pueden asignar erróneamente efectos. Por otro lado, los modelos de IA suelen ofrecer mejores resultados y se adaptan dinámicamente, aunque su naturaleza de 'caja negra' dificulta la comprensión de sus decisiones. La calidad de los datos es fundamental para ambos enfoques, y se propone que la IA debería utilizarse inicialmente para mejorar la calidad de los datos antes de aplicarse en modelos de predicción.

Takeaways

• 😀 Los modelos clásicos emparejan la varianza en la variable dependiente con la varianza en las variables de entrada, siendo efectivos con datos perfectos.
• 😀 Los modelos clásicos permiten entender la contribución de cada variable al resultado mediante coeficientes explícitos.
• 😀 Sin embargo, los modelos clásicos pueden asignar incorrectamente efectos a variables, especialmente en situaciones complejas o con datos faltantes.
• 😀 Los modelos de IA también emparejan varianza en variables, pero suelen ofrecer mejores resultados y adaptaciones sin limitaciones preestablecidas.
• 😀 A diferencia de los modelos clásicos, los modelos de IA no exponen coeficientes ni procesos de decisión, lo que dificulta su interrogación y comprensión.
• 😀 La calidad y relevancia de los datos son fundamentales para ambos tipos de modelos; la premisa de 'basura en, basura fuera' es crucial.
• 😀 La combinación de modelos clásicos y de IA puede proporcionar mejores predicciones y advertencias sobre problemas en los datos.
• 😀 Se están desarrollando técnicas de IA explicativa para hacer más comprensibles los modelos de IA, abordando su naturaleza de 'caja negra'.
• 😀 Las explicaciones locales y globales son necesarias para entender tanto las decisiones individuales como el rendimiento general del modelo.
• 😀 Los datos de telemática en vehículos pueden ser extremadamente útiles para el análisis de riesgos y la toma de decisiones, revelando patrones en la conducción.

Q & A

¿Cuáles son las ventajas de los modelos clásicos mencionados en la presentación?

Los modelos clásicos son fuertes y directos si se dispone de datos perfectos. Permiten entender cómo cada variable seleccionada contribuye al resultado y exponen los procesos de decisión para la inclusión o exclusión de variables.

¿Qué desventajas tienen los modelos clásicos según el presentador?

Una de las desventajas es que pueden asignar efectos incorrectamente a otras variables, lo que podría llevar a conclusiones erróneas. Además, dependen de limitaciones definidas por el usuario y pueden no ajustarse bien a situaciones complejas.

¿Cómo se diferencian los modelos de inteligencia artificial (IA) de los modelos clásicos?

Los modelos de IA, a diferencia de los clásicos, generalmente presentan mejores resultados y no tienen limitaciones predefinidas. Pueden ajustarse y adaptarse en cada paso, permitiendo una mayor interacción entre las variables de entrada.

¿Qué problemas pueden surgir al utilizar modelos de IA?

Los modelos de IA no exponen coeficientes ni procesos de decisión, lo que dificulta la interpretación de los resultados. Esto puede llevar a pasar por alto advertencias importantes que los modelos clásicos podrían señalar.

¿Qué tipo de datos se consideran ideales para el modelado según la presentación?

Los datos ideales son aquellos que son relevantes, confiables, con una granularidad adecuada y libres de errores sistemáticos. Además, deben cubrir una imagen completa de las variables que podrían influir en la variable dependiente.

¿Cuál es el riesgo de cambiar de modelos clásicos a modelos de IA sin un análisis adecuado?

El riesgo es que se puedan perder problemas importantes en los datos, ya que los modelos de IA pueden ocultar cuestiones que los modelos clásicos podrían identificar. Se recomienda utilizarlos juntos para obtener mejores predicciones.

¿Qué avances se han hecho en la explicabilidad de los modelos de IA?

Recientemente ha habido avances significativos en la IA explicable, lo que ha llevado a un aumento en la accesibilidad de técnicas que ayudan a entender cómo los modelos de IA toman decisiones, usando herramientas disponibles en lenguajes de programación como R y Python.

¿Cómo se puede construir un modelo explicativo alrededor de un punto de datos específico?

Se puede construir un modelo más pequeño y explicable alrededor de un punto de datos específico observando cómo reacciona el modelo ante perturbaciones en un vecindario alrededor de ese punto, lo que permite entender mejor las contribuciones de cada variable.

¿Qué tipo de datos se están analizando en el contexto de la telemática?

Se están analizando datos de GPS, datos de sensores sobre la actividad del conductor y diagnósticos del vehículo. Estos datos son cruciales para entender mejor el comportamiento en la carretera y mejorar la seguridad.

¿Por qué es importante tener acceso a datos de los fabricantes de vehículos?

El acceso a datos de fabricantes puede proporcionar información valiosa sobre cómo se manejan los vehículos y qué medidas de seguridad se implementan, lo que ayudaría a comprender mejor las interacciones entre vehículos y peatones y potencialmente mejorar la seguridad vial.