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Erro de treinamento em IA e aprendizado de máquina é a discrepância entre as previsões de um modelo e os resultados reais durante o treinamento. É uma métrica fundamental para avaliar o desempenho do modelo, mas deve ser considerada juntamente com o erro de teste para evitar overfitting ou underfitting.
Overfitting é um conceito crítico em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), ocorrendo quando um modelo aprende excessivamente os dados de treinamento, incluindo ruídos, levando a uma má generalização em novos dados. Saiba como identificar e prevenir o overfitting com técnicas eficazes.
Regularização em inteligência artificial (IA) refere-se a um conjunto de técnicas usadas para evitar overfitting em modelos de aprendizado de máquina, introduzindo restrições durante o treinamento e permitindo melhor generalização para dados não vistos.
A validação cruzada é um método estatístico utilizado para avaliar e comparar modelos de aprendizado de máquina, particionando os dados em conjuntos de treino e validação várias vezes, garantindo que os modelos generalizem bem para dados não vistos e ajudando a prevenir overfitting.
