Treinamento de IA

Uma execução de treinamento supervisionado começa com entradas e respostas alvo. O modelo prevê uma resposta, uma função de perda mede a discrepância e um algoritmo de otimização atualiza seus parâmetros. Repetir isso em lotes de exemplos pode reduzir a perda. Uma época significa uma passagem pelo conjunto de dados de treinamento; não é uma garantia de progresso. O conjunto de dados e o objetivo definem o que o modelo é recompensado pelo aprendizado. Treinar um modelo para prever uma compra ensina uma tarefa diferente de treiná-lo para estimar a satisfação do cliente. Um rótulo conveniente pode ser um mau substituto para o resultado que importa. Use exemplos de validação para escolher configurações e, em seguida, avalie o modelo selecionado em um conjunto de testes separado. Mantenha os registros pertencentes à mesma pessoa, documento ou evento juntos, pois a divisão poderia vazar informações. Para previsões, avalie períodos posteriores em vez de permitir observações futuras em previsões anteriores. Salve a versão dos dados, as regras de pré-processamento, a configuração do modelo e os resultados da avaliação com cada ponto de verificação. Um modelo salvo sem seu tokenizer ou transformações de recursos pode não reproduzir o comportamento original. O treinamento é concluído apenas para um experimento definido; a implantação do resultado acrescenta responsabilidades operacionais e de monitoramento.