Sobre esta aula
Você passou horas ajustando o código, o modelo treinou… e os resultados não fazem sentido. Calma, isso é mais comum do que parece. Nesta aula bônus, você vai conhecer os principais motivos que sabotam um modelo de machine learning — e como resolvê-los.
O que você vai aprender
- Como a qualidade dos dados afeta o desempenho do modelo
- Por que variáveis irrelevantes (como a cor do telhado para prever o preço de uma casa) não ajudam
- O que é overfitting e como evitar que o modelo decore as respostas
- Como lidar com a falta de dados e ajustar hiperparâmetros