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O viés em machine learning ocorre quando um modelo aprende padrões distorcidos dos dados, levando a previsões imprecisas ou discriminatórias. Esse fenômeno pode surgir por diversas razões, como uma base de dados mal selecionada, características ignoradas ou até mesmo o próprio algoritmo amplificando desigualdades existentes. O viés não só compromete a eficácia do modelo, mas […]
Imagine treinar um modelo de machine learning que atinge 99% de acurácia. Impressionante, certo? Mas e se esse desempenho for apenas uma ilusão causada por um erro grave na construção do dataset? Esse erro se chama data leakage. O data leakage acontece quando o modelo tem acesso a informações que não estariam disponíveis no momento real
Quando se trata de construir modelos de machine learning, a escolha dos hiperparâmetros certos pode ser a diferença entre um modelo mediano e um modelo de alta performance. Hiperparâmetros são configurações que governam o processo de treinamento do modelo e, ao contrário dos parâmetros aprendidos durante o treinamento, eles precisam ser definidos antes que o
Se você trabalha com análise de dados em Python, já deve conhecer o Pandas, uma das bibliotecas mais poderosas e versáteis para manipulação de dados. No entanto, além das funções básicas, o Pandas oferece técnicas avançadas que podem elevar sua produtividade e eficiência. Neste post, vamos explorar 10 técnicas avançadas de manipulação com Pandas que todo analista de
No mundo do Machine Learning e da estatística, nos deparamos frequentemente com os termos “modelos paramétricos” e “modelos não paramétricos”. Entender a diferença entre eles é importante para escolher o modelo certo para um determinado problema. Ambos têm suas vantagens e limitações, vamos desmistificar os conceitos, mostrar exemplos e destacar suas aplicações práticas. O que
No universo do aprendizado de máquina (machine learning), existem diversas abordagens para ensinar máquinas a aprender com dados. Duas das principais metodologias são o aprendizado baseado em instâncias e o aprendizado baseado em modelos. Embora ambas tenham o mesmo objetivo — fazer previsões ou tomar decisões com base em dados —, elas funcionam de maneiras bastante diferentes. Vamos
A preparação dos dados é um dos fatores mais importantes para o sucesso de qualquer projeto de machine learning. Mesmo os algoritmos mais avançados podem falhar se os dados utilizados forem inconsistentes, incompletos ou mal preparados, modelos poderosos não podem compensar dados ruins, e uma preparação adequada pode melhorar significativamente o desempenho e a precisão.
Se você está se preparando para uma entrevista de ciência de dados, sabe que o mercado está mais competitivo que os anos anteriores. As empresas buscam profissionais capazes de explorar seus dados, resolver problemas complexos e criar soluções inovadoras. Para se destacar, é necessário ir além do básico e entender o que realmente importa para
Quando começamos a trabalhar com machine learning, é comum pensar que, quanto mais dados tivermos, melhor será o resultado do nosso modelo. No entanto, isso nem sempre é verdade. A escolha adequada das features (ou atributos) pode fazer uma diferença enorme na performance de um modelo. Mas o que são exatamente essas features? O que
Entenda definitivamente o label encoding, como ele transforma variáveis categóricas em números, suas aplicações práticas com Python, e a comparação de desempenho com outros métodos como one-hot encoding em modelos de machine learning.
