O que é Overfitting e Underfitting? (Introdução a Machine Learning - Aula 4)

Sobre esta lección

Aprenda nesse vídeo os conceitos de overfitting (sobre ajuste) e underfitting (sub ajuste) no ramo do machine learning. Organização da aula: 0:43 Apresentando o conjunto de dados 0:51 Objetivo do modelo de machine learning 1:45 Separando os dados entre treino e teste 2:32 Utilizando os dados de treino 3:25 Analisando as curvas (erros) de 3 modelos de machine learning 5:52 Analisando as curvas (erros) dos modelos em relação aos dados de teste 8:20 Entendendo o Underfitting 9:15 Entendendo o Overtiffing 10:27 O detalhe importante do conceito de sobreajuste Basicamente o overfitting é quando o modelo de machine learning consegue prever muito bem os dados de treino, mas não consegue ter uma boa performance com os dados de teste. Ou seja, o modelo ficou "viciado" com os dados de treino. Essa é a aula 4 dessa playlist: 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 5): https://www.youtube.com/watch?v=6Uu6zo0xoig #overfitting #underfitting Para mais informações sobre underfitting e overfitting, leia o artigo: https://didatica.tech/underfitting-e-overfitting/