diff --git a/docs/texto.pdf b/docs/texto.pdf index f0dd860..80b756b 100644 Binary files a/docs/texto.pdf and b/docs/texto.pdf differ diff --git a/texto/02-desenvolvimento/01-machine-learning/main.tex b/texto/02-desenvolvimento/01-machine-learning/main.tex index 1158b3c..741a8bc 100644 --- a/texto/02-desenvolvimento/01-machine-learning/main.tex +++ b/texto/02-desenvolvimento/01-machine-learning/main.tex @@ -97,13 +97,16 @@ \subsubsection{Separação dos dados} sua apresentação mais comum. Nesta abordagem, o conjunto de dados de treinamento é dividido em k partes de tamanhos iguais e são realizadas k rodadas de treinamento; a cada rodada uma das partes é separada e usada como conjunto de dados de validação. Assim, evita-se a reserva de dados exclusivos para validação \cite{Delgadillo2020}. -\paragraph{Seleção do modelo} - -A. - \paragraph{Treinamento} -A. +O treinamento consiste na implementação e execução do algoritmo de aprendizagem de máquina responsável por treinar o modelo. A implementação geralmente faz uso de +uma linguagem de programação de alto nível e um framework de aprendizagem de máquina \cite{Greener2021}. Um exemplo de framework é o scikit-learn \cite{ScikitLearn} +para a linguagem de programação Python \cite{Python}. + +O processo de treinamento envolve também a seleção de hiperparâmetros: parâmetros de configuração do algoritmo de treinamento. Hiperparâmetros recebem este nome para +diferenciá-los dos parâmetros do modelo em construção. Os hiperparâmetros selecionados governam o processo de aprendizagem e podem ter um impacto importante no desempenho +do modelo. A seleção de hiperparâmetros pode ser manual ou automatizada durante o processo de treinamento por meio da técnica de \textit{k-fold cross-validation}, onde, +em cada uma das rodadas de treinamento, uma configuração de hiperparâmetros é utilizada e avaliada \cite{Delgadillo2020}. \paragraph{Avaliação do desempenho} diff --git a/texto/references.bib b/texto/references.bib index 0eec1f5..c836fdd 100644 --- a/texto/references.bib +++ b/texto/references.bib @@ -348,4 +348,18 @@ @article{Greener2021 year = {2021}, month = sep, pages = {40-55} +} + +@misc{Python, + author = {Python Software Foundation}, + title = {python.org}, + howpublished = {\url{https://www.python.org/}}, + note = {[Accessed 26-06-2024]} +} + +@misc{ScikitLearn, + author = {}, + title = {scikit-learn: machine learning in Python}, + howpublished = {\url{https://scikit-learn.org/}}, + note = {[Accessed 26-06-2024]} } \ No newline at end of file