Vida com IA #108- Inductive bias.
Mar 13, 2025
O viés indutivo é o tema central da conversa, sendo explorado em modelos de aprendizagem profunda como Perceptron e Transformers. São discutidos prós e contras de diferentes níveis de viés, destacando como eles influenciam a eficiência e interpretação dos dados. Exemplos práticos tornam a teoria mais acessível, mostrando a importância desse conceito na construção de modelos eficazes.
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O que é viés indutivo
- Viés indutivo é uma suposição inerente no modelo, facilitando aprendizado com base em hipóteses sobre os dados.
- Modelos têm alto ou baixo viés, influenciando como interpretam e generalizam informações.
Perceptron e viés linear
- Perceptron tem viés de linearidade, incapaz de resolver problemas não lineares como XOR.
- Adicionar não-linearidade permite ao modelo aprender dados com distribuições mais complexas.
Random Forest vs XGBoost
- Random Forest usa árvores maiores e preditores fortes que trabalham em paralelo.
- XGBoost usa árvores menores e preditores fracos que aprendem sequencialmente com os erros uns dos outros.