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Entenda os dois modos de falha de aprendizado de máquina mais comuns — overfitting e underfitting — com exemplos claros e como corrigi-los.
Ao final desta lição, você vai entender:
Você treinou seu primeiro modelo de aprendizado de máquina. Ele tem um desempenho brilhante em seus dados de treinamento – 98% de precisão! Você testa em novos dados e ele desmorona: 61% de precisão. O que deu errado? Quase certamente, seu modelo possui overfit . Este é um dos dois modos de falha mais comuns no aprendizado de máquina, e entendê-lo — junto com seu oposto, underfitting — é essencial para construir modelos que realmente funcionem no mundo real.
Overfitting e Underfitting: Por que os modelos de ML falham faz parte de AI Sprouts
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