Tipos de Aprendizado (Supervised / Unsupervised / RL)
Explore termos essenciais sobre tipos de aprendizado (supervised / unsupervised / rl) e aprofunde seu conhecimento.
Acurácia em IA
Acurácia é o percentual de previsões corretas de um modelo, porém se torna enganosa em bases desbalanceadas.
Algoritmo
Conjunto de instruções que orienta o sistema a resolver um problema. Em IA, algoritmos definem como modelos aprendem, identificam padrões e fazem previsões.
Dataset IA
Dataset é o conjunto de dados usado para treinar, validar e testar modelos de IA. Sua qualidade define a performance final do modelo.
Ensemble Learning
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
F1 Score combina precisão e recall em uma única métrica que equilibra os erros do modelo, sendo ideal para cenários com dados desbalanceados.
Legitimate Interest Assessment (LIA)
Avaliação que comprova quando o uso de IA baseado em legítimo interesse é justificável, necessário e equilibrado em relação aos direitos dos titulares.
Machine Learning (ML)
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.
Overfitting em IA
Overfitting acontece quando o modelo memoriza o conjunto de treino e falha ao prever dados novos, indicando falta de generalização.
Precisão
Precisão indica quantas das previsões positivas do modelo estavam realmente corretas, sendo essencial quando falsos positivos são críticos.
Recall (Revocação)
Recall mede quantos dos casos positivos reais o modelo conseguiu identificar, sendo crucial quando não se pode perder nenhum caso relevante.
Treinamento de IA
Treinamento é o processo em que o modelo aprende com dados históricos, ajustando seus parâmetros para reduzir erros e melhorar previsões.
Underfitting IA
Underfitting ocorre quando o modelo é simples demais e não aprende padrões, resultando em baixa performance no treino e no teste.
Validação Cruzada
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.