O que significa "Estratégia de Treinamento Iterativo"?

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A estratégia de treinamento iterativo é um jeito de treinar modelos de machine learning em várias rodadas ou iterações. Cada rodada ajuda o modelo a melhorar seu desempenho baseado nos resultados da rodada anterior.

Durante o processo de treinamento, o modelo faz previsões e aprende com o feedback que recebe. Esse feedback vem da comparação entre as previsões e os resultados reais. Focando no que ele erra, o modelo pode ajustar e fazer previsões melhores na próxima rodada.

Esse jeito de treinar é útil pra tarefas que envolvem escolhas ou preferências complexas, já que permite que o modelo refine sua compreensão com o tempo. A ideia é começar com um conhecimento básico e ir construindo em cima disso, fazendo pequenas melhorias até que o modelo funcione bem.

Na prática, essa estratégia também pode envolver a geração de exemplos desafiadores pra o modelo aprender, especialmente mais pra frente no treinamento, quando ele já entendeu melhor a tarefa. Isso ajuda o modelo a captar detalhes mais finos e entender melhor o que os usuários podem preferir.

No geral, a estratégia de treinamento iterativo é sobre dar pequenos passos de forma consistente pra chegar a um modelo mais preciso e confiável através de feedback e ajustes contínuos.