Métricas e Avaliação de Modelos

Acurácia é o percentual de previsões corretas de um modelo, porém se torna enganosa em bases desbalanceadas.

Conjunto de instruções que orienta o sistema a resolver um problema. Em IA, algoritmos definem como modelos aprendem, identificam padrões e fazem previsões.

Bias é a tendência sistemática de um modelo errar ou favorecer certos grupos, causada por dados, algoritmos ou processos. Identificar e mitigar viés é essencial para IA ética e confiável.

Entenda como funciona Ensemble Learning, seus principais métodos (bagging, boosting, stacking), vantagens e quando aplicar para melhorar a performance de modelos de IA.

F1 Score combina precisão e recall em uma única métrica que equilibra os erros do modelo, sendo ideal para cenários com dados desbalanceados.

Machine Learning é o campo da IA em que sistemas aprendem padrões a partir de dados para prever, classificar e automatizar decisões, sem depender de regras fixas.

Modelo é o sistema treinado que aprende padrões a partir de dados e gera previsões, classificações ou conteúdos novos. Pode ser simples, como regressões, ou complexo, como LLMs.

Overfitting acontece quando o modelo memoriza o conjunto de treino e falha ao prever dados novos, indicando falta de generalização.

Precisão indica quantas das previsões positivas do modelo estavam realmente corretas, sendo essencial quando falsos positivos são críticos.

Princípio que exige que privacidade seja integrada ao projeto desde o início. Em IA, orienta escolhas técnicas e organizacionais para proteger titulares e cumprir a LGPD.

Recall mede quantos dos casos positivos reais o modelo conseguiu identificar, sendo crucial quando não se pode perder nenhum caso relevante.

Entenda o que são dados sintéticos, como gerá-los com IA, quando usar, suas vantagens e riscos. Guia completo para aplicações em IA, privacidade e aumento de datasets.

Underfitting ocorre quando o modelo é simples demais e não aprende padrões, resultando em baixa performance no treino e no teste.

Validação cruzada é uma técnica que treina e testa o modelo várias vezes em diferentes partições dos dados para medir performance real e capacidade de generalização.