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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.
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.
A validação de dados em IA refere-se ao processo de avaliar e garantir a qualidade, precisão e confiabilidade dos dados utilizados para treinar e testar modelos de IA. Envolve identificar e corrigir discrepâncias, erros ou anomalias para aprimorar o desempenho e a confiabilidade do modelo.
Explore veículos autônomos—carros autônomos que utilizam IA, sensores e conectividade para operar sem intervenção humana. Saiba mais sobre as principais tecnologias, o papel da IA, integração de LLMs, desafios e o futuro do transporte inteligente.
Um vetor de embedding é uma representação numérica densa de dados em um espaço multidimensional, capturando relações semânticas e contextuais. Saiba como vetores de embedding impulsionam tarefas de IA como PLN, processamento de imagens e recomendações.
Explore o viés em IA: entenda suas fontes, impacto no aprendizado de máquina, exemplos do mundo real e estratégias de mitigação para construir sistemas de IA justos e confiáveis.
A Visão Computacional é um campo dentro da inteligência artificial (IA) focado em capacitar computadores a interpretar e compreender o mundo visual. Ao utilizar imagens digitais de câmeras, vídeos e modelos de deep learning, as máquinas podem identificar e classificar objetos com precisão e, em seguida, reagir ao que veem.
Descubra como o 'Você Quis Dizer' (DYM) em PLN identifica e corrige erros na entrada do usuário, como erros de digitação ou ortografia, e sugere alternativas para melhorar a experiência do usuário em mecanismos de busca, chatbots e muito mais.
OpenAI Whisper é um avançado sistema de reconhecimento automático de fala (ASR) que transcreve linguagem falada em texto, suportando 99 idiomas, robusto a sotaques e ruídos, e de código aberto para aplicações versáteis de IA.
IA Explicável (XAI) é um conjunto de métodos e processos projetados para tornar os resultados de modelos de IA compreensíveis para humanos, promovendo transparência, interpretabilidade e responsabilidade em sistemas complexos de aprendizado de máquina.
XGBoost significa Extreme Gradient Boosting. É uma biblioteca otimizada de gradient boosting distribuído, projetada para treinamento eficiente e escalável de modelos de machine learning, conhecida por sua velocidade, desempenho e regularização robusta.
