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?
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!