Explore nosso blog sobre Machine Learning
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 […]
A multicolinearidade é um problema silencioso que pode comprometer a interpretação dos modelos de machine learning e prejudicar suas previsões. Se você já construiu um modelo de regressão e percebeu que alguns coeficientes parecem instáveis ou sem sentido, pode estar lidando com esse problema. Neste post, vamos entender o que é multicolinearidade, por que ela
Random Forest, ou Floresta Aleatória, é um dos algoritmos de aprendizado de máquina mais populares e versáteis. Ele é amplamente utilizado para tarefas de classificação e regressão, graças à sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados, evitar overfitting e fornecer resultados robustos. Neste post, vamos construir um Random Forest do zero em Python,
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
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
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.
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.
Aprenda como o algoritmo Support Vector Machine (SVM) funciona, passo a passo, com uma implementação do zero em Python. Descubra como ele otimiza a separação entre classes.
Descubra como a validação cruzada pode melhorar a precisão dos seus modelos de machine learning. Aprenda os diferentes métodos, suas vantagens e como implementá-los em Python.
Explore as técnicas de regularização em machine learning, incluindo L1, L2, Dropout, Early Stopping e Batch Normalization. Aprenda como cada método funciona, seus benefícios e como implementá-los para melhorar a performance e a generalização dos modelos de machine learning.
