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A interpretação de modelos complexos de aprendizado de máquina, como redes neurais profundas, é um desafio importante para garantir que as decisões tomadas por esses modelos sejam confiáveis e transparentes. Técnicas de Interpretação: Considerações: Conclusão: A interpretação de modelos complexos…
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Lidando com dados desequilibrados em problemas de classificação
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…