Ela comenta que na aula a distância entre os pontos e a linha verde é chamada de viés. Porém, isso não seria a função de perda (loss function)? O quanto os resultados da rede estão distantes do resultado real?
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Ela comenta que na aula a distância entre os pontos e a linha verde é chamada de viés. Porém, isso não seria a função de perda (loss function)? O quanto os resultados da rede estão distantes do resultado real?
Olá, Gabriel!
Peço desculpas pela demora em obter um retorno
Na aula, quando a professora se refere à "distância" como viés, ela está se referindo a um conceito um pouco diferente do que a função de perda. O viés, é um parâmetro que permite que o modelo se ajuste melhor aos dados. Ele é responsável por deslocar a linha de decisão para melhor classificar os dados. No exemplo da aula, essa linha de decisão é a "curva verde" mencionada.
Por outro lado, a função de perda (ou loss function) é uma métrica que quantifica o quão bem o modelo está se saindo em relação aos dados reais. Ela mede a "distância" entre as previsões do modelo e os dados reais. A diferença entre a previsão do modelo e o valor real é o que chamamos de erro. A função de perda calcula esse erro para cada ponto de dados e tenta minimizá-lo durante o treinamento.
Portanto, embora ambos os conceitos envolvam algum tipo de "distância", eles se referem a coisas diferentes. O viés é um parâmetro do modelo que ajuda a ajustar a linha de decisão, enquanto a função de perda é uma métrica que mede o quão bem o modelo está se saindo.
Espero ter ajudado, um grande abraço e até mais!
Bons estudos!
Sucesso ✨
Um grande abraço e até mais!