Preparação de Dados

Limpeza de Dados é o processo de identificar e corrigir erros ou inconsistências em conjuntos de dados.

O pré-processamento de dados é o processo de limpar e transformar dados brutos em um formato utilizável para análise e aprendizado de máquina.

A manipulação de dados é o processo de limpar e transformar dados brutos em um formato utilizável para análise.

Seleção de Exemplos é o processo de escolher pontos de dados específicos para treinar modelos de IA.

A anotação humana é o processo de rotular dados por humanos para melhorar o treinamento e o desempenho de modelos de IA.

Preparação do modelo envolve organizar e refinar dados para um treinamento e avaliação eficazes de modelos de IA.

Técnicas de oversampling são métodos usados para resolver o desequilíbrio de classes em conjuntos de dados, aumentando o número de instâncias na classe minoritária.