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O desbalanceamento de dados é um problema comum em classificação, onde uma classe (a classe majoritária) tem muito mais exemplos do que a outra (a classe minoritária). Isso pode levar a um modelo que classifica a maioria dos exemplos como…
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Como garantir que seu modelo de aprendizado de máquina está aprendendo e não apenas memorizando
Introdução: É crucial garantir que seu modelo de aprendizado de máquina esteja aprendendo com os dados e não apenas memorizando-os. A memorização pode levar a um bom desempenho no conjunto de treinamento, mas falhará em generalizar para novos dados. Técnicas…
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Praticando Aprendizado de Máquina com Conjuntos de Dados Reais
Introdução: A melhor maneira de aprender aprendizado de máquina é praticar com conjuntos de dados reais. Ao trabalhar com dados reais, você pode enfrentar os desafios que surgem em aplicações práticas e desenvolver suas habilidades para resolver problemas reais. Recursos…