Questões

Ajustar o número de variáveis para melhorar a precisão do modelo.

Dividir os dados em múltiplas partes para treinar e testar o modelo em diferentes subconjuntos, ajudando a garantir que o modelo generalize bem.

Testar a precisão do modelo em dados de treinamento apenas.

Melhorar a interpretação do modelo ao utilizar várias métricas.

Reduzir a complexidade do modelo.

O modelo aprende sem dados rotulados.

O modelo recebe dados de entrada e saída já conhecidos para aprender a mapear entradas para saídas.

O modelo aprende a partir de uma sequência de ações e recompensas.

O modelo é treinado com dados não estruturados.

O modelo não utiliza qualquer tipo de feedback para ajustar os parâmetros.

Treinamento regular de funcionários sobre como identificar e evitar phishing

Uso exclusivo de software antivírus

Implementação de um firewall de rede robusto

Adoção de senhas complexas para todos os usuários

Ajustar o peso das entradas para o modelo.

Introduzir não-linearidade, permitindo ao modelo aprender padrões mais complexos.

Normalizar os dados de entrada para melhorar o desempenho.

Conectar os neurônios de forma mais eficiente.

Controlar a quantidade de dados utilizados no treinamento.

Uma tabela que descreve a performance de um algoritmo de classificação comparando as previsões do modelo com as classes reais.

Um gráfico de barras que mostra a distribuição de classes no modelo.

Um gráfico que mostra a relação entre variáveis contínuas no modelo.

Uma técnica usada para ajustar hiperparâmetros.

Uma ferramenta para calcular a perda do modelo.

Coletar dados de forma aleatória, sem considerar a diversidade do ambiente.

Garantir que os dados coletados sejam representativos de diferentes condições e cenários.

Coletar dados apenas em ambientes controlados, ignorando situações do mundo real.

Minimizar a quantidade de dados coletados para simplificar o processamento.