O que significa "Iterações de Treino"?
Índice
As iterações de treinamento se referem ao número de vezes que um modelo de machine learning passa pelos dados de treinamento pra aprender padrões e melhorar seu desempenho. Cada iteração permite que o modelo faça ajustes com base nos erros que cometeu na rodada anterior.
Importância das Iterações de Treinamento
Mais iterações de treinamento podem ajudar o modelo a ficar melhor em fazer previsões. Mas tem um limite; depois de um certo ponto, iterações adicionais podem não trazer melhorias significativas e podem desperdiçar recursos.
Equilibrando Iterações e Eficiência
Pra maximizar a eficiência, é importante encontrar a quantidade certa de iterações de treinamento. Técnicas que ajustam como o modelo aprende podem ajudar a reduzir o tempo total necessário, garantindo que o modelo ainda aprenda de forma eficaz. Esse equilíbrio é essencial em situações onde a privacidade ou o uso de recursos é uma preocupação.