Por Que Seu Modelo de Machine Learning Não Está Funcionando?
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- เผยแพร่เมื่อ 4 ธ.ค. 2024
- Treinar um modelo de machine learning é um processo cheio de desafios. Você passa horas mexendo no código, os resultados saem… e nada faz sentido. Calma, isso é mais comum do que você pensa! 😅
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Neste vídeo, a Kizzy aborda os principais aspectos que podem estar sabotando o seu modelo de machine learning e, claro, discute possíveis soluções! Desde dados sujos e irrelevantes até overfitting e hiperparâmetros errados. Você vai aprender:
Como a qualidade dos dados afeta (e muito!) o desempenho do seu modelo.
Por que variáveis irrelevantes, como a cor do telhado para prever o preço de casas, não vão te ajudar em nada.
O que é overfitting e como evitar que seu modelo decore as respostas.
Como lidar com a falta de dados e ajustar hiperparâmetros para melhorar seu modelo.
E muito mais!
🎯 Este vídeo é perfeito para você se:
Está treinando modelos de machine learning e não está obtendo os resultados que esperava.
Quer melhorar a performance dos seus modelos e evitar os erros mais comuns.
Está aprendendo sobre ciência de dados e quer dicas práticas para aplicar no seu dia a dia.
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Top! Bora hypar este vídeo, galera! 🚀📈
Acredito que seria legal vocês fazerem um vídeo sobre grokking 😁
Eu estava EXATAMENTE precisando desse vídeo!
🙌🏾 bons estudos!
Ótimo conteúdo Kizzy!
Um tópico que ainda estou aprendendo é precisar se os modelos treinados estão realmente tendo overfitting ou não. Existem alguns casos óbvios por exemplo quando a accuracy de treino é 90% e o de teste e cross-validation dá uns ~80%. Mas e quando a diferença é menor, por exemplo, 95% (treino) e 93% (teste, cross-validation)? Você recomenda algum tópico de estudo para precisar se tem overfitting ou não? Gostaria de ter não apenas uma boa intuição, mas conhecimento/métodos para validar esses casos.
Fico me perguntando qual é o caminho que devo seguir para testar se a minha amostra é representativa ou não da população
Olá pessoal, estou com um problema que aparentemente é fácil, mas não consigo resolver. Acontece que um arquivo gerado de um "treinamento", ao recuperar dá erro. Oras não reconhece o arquivo ao tentar carregar se foi salvo com extensão .hdf5 ou da erro de estrutura se salvar com extensão.keras . model.save('modelo_treinado.hdl5) - load_model('modelo_treinado.hdl5'). Alguém já teve este problema ou teria o procedimento correto?. Muito obrigado.
Olá! Tenta dar olhada na forma como foi montado a estrutura. No caso de transformer, precisa serielizar/deserializar de forma correta ou ou classes personalizadas precisa fazer carregamento de explicita. Para outras outros caso, CNN ou RNN arch, veja questão de compatibilidade das versões do keras. Se vc treinar com 'x' version, use a mesma. Atente-se à mesma estrutura que vc montou para treinamento e veja se não alterou nada. Se não resolver, eu verificaria problemas menos provaveis como permissões, drivers cuda ou reinstalar keras e HDF5.
@@bioksam3106 Vou testar e comunico. Muito obrigado pela atenção.
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