Probability

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Métodos de Monte Carlo

Os Métodos de Monte Carlo são algoritmos computacionais que utilizam amostragem aleatória repetida para resolver problemas complexos, frequentemente determinísticos. Amplamente utilizados em finanças, engenharia, IA e mais, permitem modelar incertezas, otimização e avaliação de riscos ao simular inúmeros cenários e analisar resultados probabilísticos.

Monte Carlo Simulation Probability +3
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Perda Logarítmica

A perda logarítmica, ou perda logarítmica/entropia cruzada, é uma métrica fundamental para avaliar o desempenho de modelos de machine learning—especialmente para classificação binária—ao medir a divergência entre as probabilidades previstas e os resultados reais, penalizando previsões incorretas ou excessivamente confiantes.

Log Loss Machine Learning Classification +2
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