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Programas de IA e Engenharia›🤖 Entrevistas de IA e ML›Aulas›Aprofundamentos na avaliação do modelo
📊
Entrevistas de IA e ML • Avançado⏱️ 20 min de leitura

Aprofundamentos na avaliação do modelo

Prévia pública da lição

Domine as métricas, metodologias e vantagens da avaliação de modelos – o tópico que separa os engenheiros de ML dos profissionais de ML.

Programa
Entrevistas de IA e ML
Nível
Avançado
Tempo de leitura
20 min de leitura

Objetivos de aprendizagem

Ao final desta lição, você vai entender:

  • ✓🎯 Métricas de classificação: além da precisão
  • ✓📈 AUC-ROC e AUC-PR: o quadro completo
  • ✓📐 Métricas de regressão
  • ✓🔄 Estratégias de validação cruzada
  • ✓🌐 Avaliação offline vs online

Resumo da lição

  1. 🎯 Métricas de classificação: além da precisão
  2. Precisão, recall e F1
  3. Quando usar qual
  4. 📈 AUC-ROC e AUC-PR: o quadro completo
  5. Curva ROC
  6. Curva de recuperação de precisão
  7. 📐 Métricas de regressão
  8. Erro Quadrático Médio (MSE)
  9. Erro Médio Absoluto (MAE)
  10. R² (Coeficiente de Determinação)
  11. 🔄 Estratégias de validação cruzada
  12. Validação cruzada K-Fold
  13. K-Fold estratificado
  14. Divisão de série temporal
  15. 🌐 Avaliação offline vs online
  16. Teste A/B para modelos de ML
  17. ⚖️ Lidando com conjuntos de dados desequilibrados
  18. 🔑 Principais vantagens

Prévia introdutória

"Seu modelo tem 95% de precisão - envie-o!" Se essa frase não o incomoda imediatamente, esta lição é exatamente o que você precisa. A avaliação do modelo é o tópico da entrevista que separa os candidatos que treinaram modelos daqueles que os implantaram . Os entrevistadores investigam o conhecimento da avaliação porque revela se você entende o que um modelo está realmente fazendo – e se deve ser confiável. ---

Continue Aprofundamentos na avaliação do modelo com Pro

Aprofundamentos na avaliação do modelo faz parte de Entrevistas de IA e ML

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