Nas últimas semanas, abordamos o gradiente descendente e as redes neurais, e você aprendeu o básico sobre como escrever um algoritmo de aprendizado de máquina. Esta semana, vamos dar um passo adiante -- como fazemos nossas redes generalizarem para novos conjuntos de dados? Vamos enfrentar o fenômeno complicado do overfitting, que ocorre quando seu modelo memoriza sua entrada e falha em novos exemplos. Venha se juntar a nós e aprenda uma variedade de técnicas projetadas para reduzir o overfitting e aumentar a precisão geral dos seus algoritmos.