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Programas de IA e Engenharia›🌿 AI Sprouts›Aulas›Treinamento de modelos de IA - Ensinando máquinas a ficarem mais inteligentes
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AI Sprouts • Iniciante⏱️ 15 min de leitura

Treinamento de modelos de IA - Ensinando máquinas a ficarem mais inteligentes

Prévia pública da lição

Entenda o ciclo de treinamento, funções de perda, overfitting e como saber quando seu modelo de IA está pronto.

Programa
AI Sprouts
Nível
Iniciante
Tempo de leitura
15 min de leitura

Objetivos de aprendizagem

Ao final desta lição, você vai entender:

  • ✓O ciclo de treinamento
  • ✓Funções de perda: quão errado está o modelo?
  • ✓Épocas: quantas vezes através dos dados?
  • ✓Overfitting: o aluno que memoriza
  • ✓Underfitting: O aluno que não estuda

Resumo da lição

  1. O ciclo de treinamento
  2. Funções de perda: quão errado está o modelo?
  3. Épocas: quantas vezes através dos dados?
  4. Overfitting: o aluno que memoriza
  5. Underfitting: O aluno que não estuda
  6. Validação e conjuntos de testes
  7. Quando parar de treinar
  8. Principais conclusões

Prévia introdutória

Agora você sabe que as redes neurais aprendem ajustando pesos e tendências. Mas como funciona realmente o processo completo de treinamento? Como saber quando um modelo aprendeu o suficiente – ou demais? Nesta lição, percorreremos a jornada de treinamento completa.

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