Eles consistem em conjuntos de dados coletados e preparados com o objetivo de fornecer exemplos relevantes e representativos para a tarefa específica que o modelo deve realizar. Esses dados podem incluir texto, imagens, áudio ou outros tipos de informações, dependendo da natureza da aplicação.
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Ao utilizar dados de treinamento adequados, os algoritmos de IA podem extrair padrões e características essenciais, aprimorando suas habilidades de reconhecimento, classificação, predição e muito mais.
A qualidade e quantidade dos dados de treinamento são fatores críticos que influenciam diretamente a eficiência e precisão do modelo de IA resultante. É importante garantir que os dados sejam representativos e diversificados, evitando enviesamentos que possam impactar negativamente as decisões do modelo em ambientes do mundo real.
Referências bibliográficas:
- LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
- Russell, S. J., & Norvig, P. (2009). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
*O texto desta matéria foi parcialmente gerado pelo ChatGPT, um modelo de linguagem baseado em inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI. As entradas de texto foram criadas pelo Curto News e as respostas intencionalmente reproduzidas na íntegra. As respostas do ChatGPT são geradas automaticamente e não representam opiniões da OpenAI ou de pessoas associadas ao modelo. Toda a responsabilidade pelo conteúdo publicado é do Curto News.
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