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Dropout é uma técnica de regularização em IA, especialmente em redes neurais, que combate o overfitting desativando aleatoriamente neurônios durante o treinamento, promovendo o aprendizado de características robustas e melhor generalização para novos dados.
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.
Underfitting ocorre quando um modelo de aprendizado de máquina é muito simplista para capturar as tendências subjacentes dos dados em que foi treinado. Isso leva a um desempenho ruim tanto em dados não vistos quanto nos dados de treinamento, geralmente devido à falta de complexidade do modelo, treinamento insuficiente ou seleção inadequada de características.
