Regularizacao
Categoria
Fundamentos de IA
Regularizacao e um conjunto de tecnicas que penalizam a complexidade de modelos de ML para evitar overfitting. As formas mais comuns sao L1 (Lasso), L2 (Ridge) e Elastic Net.
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Fundamentos de IA
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O que e Regularizacao?
Regularizacao e uma tecnica fundamental em Machine Learning que adiciona uma penalidade a funcao de perda para restringir a complexidade do modelo. Isso evita que o modelo se ajuste demais aos dados de treinamento (overfitting), promovendo melhor generalizacao.
Tipos Principais
- L1 (Lasso): penaliza a soma dos valores absolutos dos pesos — tende a zerar coeficientes, realizando selecao de features
- L2 (Ridge): penaliza a soma dos quadrados dos pesos — reduz os pesos sem zera-los
- Elastic Net: combinacao de L1 e L2
Em Redes Neurais
Alem das penalidades classicas, redes neurais usam tecnicas adicionais de regularizacao como Dropout, Batch Normalization, Early Stopping e Data Augmentation.
Importancia
A regularizacao e essencial para construir modelos robustos que funcionem bem em producao. A escolha do tipo e intensidade de regularizacao e um dos hiperparametros mais importantes a serem ajustados. Na Trilion, a regularizacao e parte integral do pipeline de desenvolvimento de modelos de IA.
