Contaminação de dados

GLOSARIO

Generalização em aprendizado de máquina: definição, funcionamento e limites

A generalização é a capacidade de um modelo de manter um comportamento útil diante de exemplos que não coincidem exatamente com os dados de treinamento. Esta ficha explica como ela é medida, os riscos de violar premissas como a independência dos dados e os limites empíricos observados em estudos recentes.

22 out 2026 ↗

GLOSARIO

Sobreajuste: definição, mecanismos de deteção e limites da generalização

O sobreajuste ocorre quando um modelo de machine learning memoriza o ruído e os padrões específicos dos dados de treinamento, atingindo alta precisão neles, mas falhando ao generalizar para novos dados. Esta ficha técnica explica o fenômeno através do equilíbrio viés-variancia, detalha os métodos de detecção por meio de curvas de perda e validação cruzada, e contrasta o sobreajuste com o subajuste e a contaminação de dados. Inclui exemplos aplicados em detecção de fraude, diagnóstico médico e logística, além de um protocolo de mitigação baseado em regularização, early stopping e aumento de dados.

20 out 2026 ↗

GLOSARIO

Dados sintéticos: o que são, como são gerados e o que não garantem

Os dados sintéticos são gerados artificialmente para preservar propriedades relevantes de dados reais com um objetivo específico. A sua origem, por si só, não demonstra que sejam úteis, de qualidade ou privados.

29 set 2026 ↗

GLOSARIO

Benchmark em inteligência artificial: o que mede e o que uma pontuação demonstra

Um benchmark é uma avaliação definida por tarefas, dados, protocolo e métricas. Sua pontuação descreve o desempenho nessas condições específicas; por si só, não comprova uma capacidade geral nem garante resultados em produção.

25 set 2026 ↗