Que erros no ciclo de treino podem prejudicar o aprendizado e a qualidade do modelo?

Os erros no ciclo de treino que podem prejudicar o aprendizado e a qualidade do modelo incluem:

• Preparação incorreta dos dados: classes desequilibradas, dados ruidosos ou incorretos levam a uma má capacidade de generalização.
• Overfitting (sobreajuste): o modelo ajusta-se demasiado aos dados de treino e funciona mal em novos dados.
• Underfitting (subajuste): o modelo é demasiado simples ou o treino foi interrompido demasiado cedo.
• Escolha inadequada de hiperparâmetros: taxa de aprendizagem demasiado alta ou baixa, tamanho de batch incorreto, etc.
• Falta de regularização: ausência de dropout, regularização L2 e outros métodos para combater o sobreajuste.
• Problemas com otimização: algoritmo de otimização incorreto, ausência de normalização dos dados.
• Divisão incorreta dos dados: fuga de dados entre os conjuntos de treino e teste.

Todos esses erros podem levar à redução da precisão, instabilidade do modelo e má generalização.