Ajuste (Tuning)

term_id: tuning

Category: basic_concepts

Definition

O ajuste envolve refinar um modelo de aprendizado de máquina para alcançar melhor precisão ou eficiência. Pode referir-se ao ajuste de hiperparâmetros, onde configurações como taxa de aprendizado ou tamanho do lote são otimizadas, ou ao ajuste fino (fine-tuning), onde os pesos do modelo são atualizados com dados específicos.

Summary

O processo de ajustar hiperparâmetros ou pesos do modelo para otimizar o desempenho em um conjunto de dados ou tarefa específica.

Key Concepts

  • Hiperparâmetros
  • Busca em Grade (Grid Search)
  • Busca Aleatória (Random Search)
  • Prevenção de Sobreajuste (Overfitting)

Use Cases

  • Otimização da precisão do modelo
  • Redução da latência de inferência
  • Adaptação de modelos a domínios específicos

Code Example

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10]}
search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5)

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