Qual é a relação entre um número de épocas em um modelo de aprendizado de máquina e a precisão da previsão da execução do modelo?
A relação entre o número de épocas em um modelo de aprendizado de máquina e a precisão da previsão é um aspecto crucial que impacta significativamente o desempenho e a capacidade de generalização do modelo. Uma época refere-se a uma passagem completa por todo o conjunto de dados de treinamento. Compreender como o número de épocas influencia a precisão da previsão é essencial
Qual é o propósito de usar épocas no aprendizado profundo?
O propósito de usar épocas no aprendizado profundo é treinar uma rede neural apresentando iterativamente os dados de treinamento ao modelo. Uma época é definida como uma passagem completa por todo o conjunto de dados de treinamento. Durante cada época, o modelo atualiza seus parâmetros internos com base no erro que comete ao prever a saída
Quais foram as diferenças entre os modelos básico, pequeno e maior em termos de arquitetura e desempenho?
As diferenças entre os modelos baseline, pequenos e maiores em termos de arquitetura e desempenho podem ser atribuídas a variações no número de camadas, unidades e parâmetros usados em cada modelo. Em geral, a arquitetura de um modelo de rede neural refere-se à organização e arranjo de suas camadas, enquanto o desempenho refere-se a como
- Publicado em Inteligência artificial, Fundamentos do TensorFlow do EITC/AI/TFF, Problemas de overfitting e underfitting, Resolvendo problemas de overfitting e underfitting do modelo - parte 2, revisão do exame
Como o underfitting difere do overfitting em termos de desempenho do modelo?
Underfitting e overfitting são dois problemas comuns em modelos de aprendizado de máquina que podem afetar significativamente seu desempenho. Em termos de desempenho do modelo, o underfitting ocorre quando um modelo é muito simples para capturar os padrões subjacentes nos dados, resultando em baixa precisão preditiva. Por outro lado, o overfitting acontece quando um modelo se torna muito complexo
- Publicado em Inteligência artificial, Fundamentos do TensorFlow do EITC/AI/TFF, Problemas de overfitting e underfitting, Resolvendo problemas de overfitting e underfitting do modelo - parte 2, revisão do exame
Explique o conceito de underfitting e por que ele ocorre em modelos de aprendizado de máquina.
Underfitting é um fenômeno que ocorre em modelos de aprendizado de máquina quando o modelo falha em capturar os padrões e relacionamentos subjacentes presentes nos dados. É caracterizado por alto viés e baixa variância, resultando em um modelo muito simples para representar com precisão a complexidade dos dados. Nesta explicação, vamos
- Publicado em Inteligência artificial, Fundamentos do TensorFlow do EITC/AI/TFF, Problemas de overfitting e underfitting, Resolvendo problemas de overfitting e underfitting do modelo - parte 1, revisão do exame
Quais foram os desvios observados no desempenho do modelo em dados novos e não vistos?
O desempenho de um modelo de aprendizado de máquina em dados novos e não vistos pode se desviar de seu desempenho nos dados de treinamento. Esses desvios, também conhecidos como erros de generalização, surgem devido a vários fatores no modelo e nos dados. No contexto do AutoML Vision, uma poderosa ferramenta fornecida pelo Google Cloud para tarefas de classificação de imagens,