Entender como o modelo aprende
Conheça os tipos de aprendizagem e compare a tarefa que precisa resolver com a capacidade do modelo.
GUIAS POR ASSUNTO · MACHINE LEARNING E DADOS
Machine learning: aprender padrões e melhorar dados
Estude treinamento, generalização, rótulos, qualidade de dados e decisões não generativas. Compare métodos pela tarefa, pelo custo do erro e por evidência.
COMECE PELA SUA DÚVIDA
O que o modelo aprendeu e como saber se a decisão serve à operação?
Escolha abaixo o objetivo mais próximo do seu momento. Cada caminho reúne leituras e recursos para entender o assunto, aplicar um procedimento ou preparar uma decisão.
Defina uma decisão e a referência usada para conferir o resultado.
Caminhos para o que você precisa fazer
Conferir a qualidade dos dados
Revise origem, rótulos e critérios de qualidade antes de confiar numa previsão ou classificação.
Experimentar decisões com Jev
Aprenda a interpretar as saídas do modelo e a medir erros antes de conectar uma decisão à operação.
TODOS OS GUIAS DESTE ASSUNTO
Avance conforme a sua dúvida
As leituras a seguir estão organizadas entre introdução, aplicação e decisão. Os artigos ficam abertos, com fontes e exemplos para você conferir.
Entender o problema
Entenda os conceitos, o problema e as alternativas disponíveis.
Aplicar um critério
Use um procedimento, confira os limites e registre o que observou.
Leve a aprendizagem para uma tarefa
Escolha uma aplicação que consiga explicar e avaliar. Registre as fontes usadas, as dificuldades encontradas e o que ainda precisa aprender. Para uma equipe, relacione a prática às responsabilidades e aos recursos disponíveis.