Seu modelo de machine learning é tão bom quanto a forma como você o avalia.
Nesta lição, desmembramos os fundamentos da avaliação de modelos e das métricas de desempenho para que você possa medir modelos de ML corretamente antes de implantá-los em produção.
Você aprenderá a usar divisões de treino-teste-validação, validação cruzada e as métricas de avaliação adequadas para diferentes problemas de machine learning. Também explicamos por que a acurácia pode ser enganosa, quando usar precisão, recall, F1 score e como métricas de regressão como MAE, MSE e RMSE ajudam a medir o erro de previsão.
Este guia também aborda como detectar underfitting e overfitting usando curvas de aprendizado e curvas de validação, além de erros comuns de avaliação, como vazamento de dados e a escolha da métrica errada para seu objetivo de negócio.
Ao final, você entenderá como avaliar modelos de machine learning com confiança e evitar resultados enganosos.
Tópicos abordados:
Divisão treino-teste-validação
Validação cruzada
Métricas de classificação
Acurácia, precisão, recall e F1 score
Métricas de regressão: MAE, MSE, RMSE
Curvas de aprendizado e curvas de validação
Underfitting vs overfitting
Vazamento de dados
Escolhendo a métrica de ML certa
Melhor para:
Iniciantes em machine learning, cientistas de dados, engenheiros de ML, engenheiros de IA e qualquer pessoa aprendendo a construir modelos de ML confiáveis.
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