A avaliação de modelos de aprendizagem de máquina é essencial para garantir previsões precisas e generalização para novos dados. Técnicas como validação cruzada, que divide os dados em várias partes para treinar e testar o modelo, e a matriz de confusão, que visualiza o desempenho em problemas de classificação, são amplamente utilizadas. Além disso, a curva ROC e a AUC avaliam a capacidade de um modelo distinguir entre classes.

Para modelos de regressão, o erro quadrático médio (MSE) mede a média dos quadrados dos erros, enquanto o coeficiente de determinação (R²) indica a proporção da variância dos dados explicada pelo modelo. Essas técnicas ajudam a identificar pontos fortes e fracos dos modelos, permitindo ajustes e melhorias contínuas.

Este curso aborda aprendizagem supervisionada em redes neurais artificiais, mais especificamente em redes perceptron multicamadas, com o algoritmo de treinamento backpropagation, observando os resultados de aprendizado na rede neural.

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O Curso Online Técnicas de Avaliação de Aprendizagem de Máquina é voltado para profissionais e estudantes da área de Inteligência Artificial, além de interessados no assunto. 

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