No vídeo anterior, nós falamos sobre uma abordagem geométrica
para entender o que a aprendizagem supervisionada está fazendo.
E, nesta abordagem,
nós podemos pensar no conjunto de dados de treino como um conjunto de pontos no espaço,
as classes como - na visualização - cores dos diferentes pontos,
e o algoritmo de aprendizagem supervisionada como o mecanismo para encontrar a superfície que separa os pontos
em classes diferentes umas das outras.
Agora, uma vez que temos nossa superfície de separação,
nós podemos o alimentar com novas imagens,
e o nosso modelo treinado pode então fazer previsões
sobre a classe da nova imagem - se é um gato ou um cachorro.
Agora, esperançosamente estas previsões serão precisas,
mas, claro,
o modelo pode estar enganado em sua previsões
e cometer enganos.
Como eu posso pensar sobre a qualidade do modelo treinado?
Aqui, o conceito importante é "generalização".
Agora, para entender generalização, nós devemos pensar sobre
dois possíveis extremos em que nosso modelo pode dar errado.
Agora, um extremo chamado "underfitting"
aparece devido a superfície que o modelo encontra
não captura a forma, que na verdade divide as duas classes.
E, frequentemente isso ocorre porque o modelo possui poucos parâmetros -
ele tem poucos botões para ajustar -
e então, é limitado no tipo de superfície que ele pode encontrar.
No outro extremo é algo chamado de "overfitting".
Overfitting frequentemente aparece devido ao modelo ter muitos parâmetros -
tem muitos botões -
e o que acontece é que ele apenas memoriza o conjunto de dados de treino
ao invés de aprender o conceito subjacente
no conjunto de dados de treino.
Agora, nós podemos pensar sobre usar esse exemplo destes três modelos -
E nós podemos usar o exemplo anterior
de uma imagem que não foi usada no treinamento dos modelos.
Então, essa é uma nova imagem que nunca foi vista
e nós podemos pedir ao modelo para classificar a imagem em gato ou cachorro.
E nós podemos ver o que acontece é que no modelo com "underfit" -
uma vez que não capturou bem o atual formato das classes -
vai - talvez neste caso - dizer uma predição errada.
O modelo intermediário esperançosamente nos dará a predição correta.
E o excessivamente complicado modelo que está "overfit",
O primeiro tipo de error é chamado de "erro de treinamento"
e esse é um erro onde um dos pontos do conjunto de dados atual
é classificado incorretamente.
E normalmente o que o algoritmo de aprendizagem de máquina supervisionada faz é
tentar reduzir a quantidade de tais erros -
com algumas ressalvas.
Isso é - como eu disse - chamado um "erro de treinamento".
Um tipo diferente de error ocorre quando nós agora alimentamos
o modelo com alguma entrada que nunca foi vista antes -