Oi, Marcos! Tudo bem?
Obrigado pelo feedback, vou repassar suas observações para o nosso time, que de fato são pertinentes.
Pelo que você descreveu, a aula está abordando a importância dos testes no desenvolvimento de sistemas de Machine Learning, mas talvez não esteja fornecendo exemplos práticos de como esses testes são aplicados especificamente em modelos de Machine Learning.
Na aula, são mencionados diferentes tipos de testes, como testes unitários, de integração, e end to end. Além de testes específicos para Machine Learning, como testes de precisão e de viés. No entanto, parece que a apresentação pode estar focando mais na teoria ou em exemplos que não estão diretamente ligados a modelos de Machine Learning, o que pode dar a impressão de que está mais relacionado a um uso do Excel.
Para tornar isso mais prático, você pode tentar aplicar esses conceitos em um projeto pessoal. Por exemplo, se você tem um modelo de Machine Learning que prevê vendas de produtos, você poderia criar testes unitários para verificar se uma função que calcula a previsão está retornando os resultados esperados. Para testes de integração, você poderia simular a integração do seu modelo com um banco de dados, verificando se ele está recebendo e processando os dados corretamente.
Espero que essas dicas possam ajudar a tornar o conteúdo mais compreensível e aplicável.
Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.
Abraço e bons estudos!
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