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Aprenda nesse vídeo a importância em se separar os dados em duas partes: treino e teste. Os dados de treino são os responsáveis por treinar o modelo e os dados de teste são responsáveis por testar a performance do modelo a partir de informações que ele nunca viu. Esse vídeo está organizado da seguinte forma: 0:10 Relembrando o conceito de machine learning 0:30 Como o algoritmo de machine learning aprende a partir de dados de treino rotulados 1:40 Como testar a acurácia do algoritmo 2:26 Os pré-requisitos dos dados de teste (dados que o algoritmo nunca viu) 3:20 A importância em se dividir o conjunto de dados em dados de treino e teste 5:08 O que fazer na prática com os dados de treino e teste Confira também o artigo escrito a respeito desse assunto em nosso site: https://didatica.tech/dados-de-treino-e-teste/ Essa é a aula 3 do curso de introdução à machine learning: https://www.youtube.com/watch?v=ID5Ui22F8HQ&list=PLyqOvdQmGdTSqkutrKDaVJlEv-ui1MyK4 Você também pode acompanhar todas as aulas desse curso de introdução a machine learning nessa página: https://didatica.tech/curso-introducao-a-machine-learning/ Próxima aula (aula 4): https://www.youtube.com/watch?v=IHAb3NHDahU
