O que é Regularização em IA
Regularização em IA refere-se ao processo de ajustar os parâmetros de um modelo de inteligência artificial para evitar overfitting e melhorar a capacidade de generalização. Em outras palavras, a regularização ajuda a evitar que o modelo se torne muito complexo e se ajuste demais aos dados de treinamento, o que pode levar a uma performance ruim em dados não vistos.
A regularização em IA pode ser feita de várias maneiras, sendo as mais comuns a regularização L1 e L2. A regularização L1 adiciona uma penalidade proporcional à magnitude dos coeficientes do modelo, enquanto a regularização L2 adiciona uma penalidade proporcional ao quadrado dos coeficientes. Ambas as técnicas ajudam a evitar overfitting e melhorar a capacidade de generalização do modelo.
Além disso, a regularização em IA também pode envolver a adição de termos de penalização específicos para determinados tipos de modelos, como redes neurais ou árvores de decisão. Esses termos de penalização ajudam a controlar a complexidade do modelo e melhorar sua capacidade de generalização.
Em resumo, a regularização em IA é um componente essencial no treinamento de modelos de inteligência artificial, pois ajuda a evitar overfitting e melhorar a capacidade de generalização do modelo. Ao ajustar os parâmetros do modelo de forma adequada, é possível obter resultados mais precisos e confiáveis em dados não vistos.