MLOps e Produção de Modelos

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

Entenda o que é Agentic AI, como funcionam agentes autônomos capazes de planejar e executar tarefas complexas, como são estruturados, onde aplicar e quais desafios envolvem segurança, custo e confiabilidade.

Dataset é o conjunto de dados usado para treinar, validar e testar modelos de IA. Sua qualidade define a performance final do modelo.

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

Feature Engineering é o processo de criar e transformar variáveis para melhorar a performance dos modelos, combinando técnica, domínio e experimentação.

Hiperparâmetros são ajustes definidos antes do treinamento e que influenciam como o modelo aprende. Tuning adequado melhora precisão, estabilidade e generalização.

Inferência é o uso de um modelo treinado para gerar previsões em produção, onde latência, eficiência e estabilidade são essenciais.

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.

Entenda o que é quantization, como reduzir FP32 para FP16 ou INT8, quando usar, tipos, métodos e impactos na performance de modelos de IA em produção.

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

Transfer Learning reutiliza modelos pré-treinados para acelerar novos projetos de IA, reduzindo custo, tempo e necessidade de grandes datasets.

Treinamento é o processo em que o modelo aprende com dados históricos, ajustando seus parâmetros para reduzir erros e melhorar previsões.

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.