Na Inteligência Artificial e Machine Learning, Overfitting e Underfitting descrevem dois problemas comuns quando treinamos modelos. Saiba o que significa cada um deles.
No desenvolvimento de modelos de Inteligência Artificial e Machine Learning, o objetivo principal é construir sistemas capazes de aprender padrões a partir de dados e depois generalizar esse conhecimento para novos casos. No entanto, durante o processo de treino podem surgir problemas que afetam diretamente a qualidade das previsões: overfitting e underfitting.
O que é Overfitting?
O modelo aprende demasiado bem os dados de treino, incluindo ruído, erros ou detalhes específicos que não se repetem nos novos dados. Resultado: excelente desempenho no treino, fraco nos testes.
Características:
- Memoriza exemplos
- Alta complexidade
- Pouca capacidade de generalização
Sinais:
- Accuracy muito alta no treino
- Accuracy baixa nos dados novos
Um exemplo: Um aluno decora as respostas do teste passado. No exame final, com perguntas diferentes → tem mau resultado.
O que é Underfitting?
O modelo não aprende o suficiente sobre os dados. É demasiado simples e não capta os padrões.
Características:
- Baixo desempenho no treino e nos testes
- Baixa complexidade
Um Exemplo: Um aluno não estuda quase nada. Nem o teste passado tem (não aprende e não generaliza)
Compreender a diferença entre estes dois fenómenos é fundamental para criar modelos equilibrados, capazes de produzir resultados fiáveis e robustos. Técnicas como regularização, cross-validation, escolha adequada do modelo e quantidade de dados são essenciais para evitar estes erros e garantir um bom desempenho.
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