Navegue por todo o conteúdo marcado com Model Training
O Aprendizado por Transferência é uma técnica poderosa de IA/ML que adapta modelos pré-treinados para novas tarefas, melhorando o desempenho com poucos dados e aumentando a eficiência em diversas aplicações, como reconhecimento de imagens e PLN.
Uma data de corte de conhecimento é o ponto específico no tempo após o qual um modelo de IA não possui mais informações atualizadas. Saiba por que essas datas são importantes, como afetam os modelos de IA e veja as datas de corte para GPT-3.5, Bard, Claude e outros.
Human-in-the-Loop (HITL) é uma abordagem de IA e aprendizado de máquina que integra a experiência humana no treinamento, ajuste e aplicação de sistemas de IA, aumentando a precisão, reduzindo erros e garantindo conformidade ética.
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.
