Este notebook implementa um framework de Mixture of Experts (MoE) para melhorar a explicabilidade dos estados de ansiedade antes e após intervenções em diferentes grupos experimentais. O framework combina Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) com inferência causal e um agente DDQN (Deep Q-Network Duplo) simplificado para potenciais recomendações de ação.
O notebook segue um fluxo de trabalho estruturado para análise de dados de intervenção de ansiedade:
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Carregamento e Validação de Dados: Carrega dados sintéticos de intervenção de ansiedade, valida sua estrutura, conteúdo e tipos de dados, tratando potenciais erros com elegância.
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Pré-processamento de Dados: Realiza codificação one-hot de características categóricas e escala características numéricas.
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Descoberta de Estrutura Causal (Baseada em Regressão): Utiliza regressão para inferir potenciais relações causais entre variáveis.
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Cálculo de Valores SHAP: Computa valores SHAP para avaliar a importância das características na previsão dos níveis de ansiedade pós-intervenção.
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Visualização de Dados: Gera gráficos KDE, Violin, Coordenadas Paralelas, Hipergrafo e Matriz de Correlação para facilitar a compreensão dos padrões nos dados.
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Resumo Estatístico: Realiza análise bootstrap e gera estatísticas resumidas para quantificar os efeitos da intervenção.
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Agente DDQN (Simplificado): Inclui um agente DDQN simplificado como um espaço reservado para potenciais recomendações de ação baseadas na análise.
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Relatório de Insights via LLM: Sintetiza descobertas usando Grok, Claude e Grok-Enhanced, enfatizando explicabilidade e a combinação de diferentes técnicas de análise.
O framework integra três modelos de linguagem para análise e interpretação:
- Grok-base: Fornece análise estatística robusta e relacionamentos causais potenciais
- Claude 3.7 Sonnet: Foca em padrões visuais e importância de características
- Grok-Enhanced: Adiciona interpretação nuançada de relacionamentos complexos
O notebook implementa várias técnicas de visualização:
- Gráficos KDE: Comparam distribuições de ansiedade pré e pós-intervenção
- Gráficos Violin: Detalham as formas das distribuições de ansiedade entre grupos
- Coordenadas Paralelas: Mostram trajetórias individuais de estados de ansiedade pré e pós-intervenção
- Hipergrafo: Identifica comunidades emergentes de participantes com padrões similares
- Matriz de Correlação: Revela relações potencialmente causais entre variáveis
- Descoberta de Estrutura Causal por Regressão: Uma abordagem baseada em regressão linear para inferência causal
- Análise SHAP: Explica a contribuição de cada variável para os níveis de ansiedade pós-intervenção
- Bootstrap Estatístico: Proporciona intervalos de confiança para estimativas robustas
- DDQN Simplificado: Um agente de aprendizado por reforço demonstrativo para recomendações potenciais
O notebook requer as seguintes bibliotecas Python:
- pandas
- matplotlib
- seaborn
- networkx
- shap
- scikit-learn
- numpy
- plotly
- scipy
O código inclui espaços reservados para chaves de API (não-funcionais) para Grok e Claude. Em um ambiente de produção, estas chaves deveriam ser gerenciadas com segurança através de variáveis de ambiente ou serviços de gerenciamento de segredos.
O framework gera:
- Visualizações - armazenadas no diretório de saída especificado
- Estatísticas resumidas - salvas como arquivo de texto
- Relatório de insights combinado - integrando análises dos três modelos LLM
- O agente DDQN é um espaço reservado simplificado e necessitaria adaptação significativa para aplicações do mundo real
- Os dados utilizados são sintéticos; adaptações seriam necessárias para conjuntos de dados reais
- As funções de análise de texto LLM são simuladas; em um ambiente de produção, seriam substituídas por chamadas de API reais
Hélio Craveiro Pessoa Júnior