O que significa "Perdas Ponderadas"?

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Perdas ponderadas são métodos usados no treinamento de modelos, especialmente quando lidam com dados que não estão balanceados. Em muitas situações, algumas categorias de dados são menos comuns que outras. Por exemplo, se um modelo é treinado pra reconhecer animais, pode ter muitas imagens de gatos, mas só algumas de animais raros como pandas. Esse desequilíbrio pode dificultar o aprendizado do modelo.

Pra ajudar o modelo a prestar mais atenção nas categorias menos comuns, as perdas ponderadas dão mais importância a essas categorias durante o treinamento. Assim, o modelo aprende a não ignorar os casos raros. Fazendo isso, ele consegue fazer previsões melhores em todas as categorias, não só nas mais comuns.

Esses métodos são super úteis em situações onde o objetivo é garantir que cada categoria esteja bem representada no processo de aprendizado do modelo. Eles ajudam a deixar o modelo mais justo e preciso, equilibrando a influência de diferentes tipos de dados.