Descrição do Curso
Nestas lições, você aprenderá a escolher o modelo certo, considerando os trade-offs entre eles. Também aprenderá a lidar com desafios comuns enfrentados em modelos de classificação, incluindo viés, imparcialidade e problemas de recolha de dados.
Essas lições explorarão o equilíbrio entre precisão e explicabilidade, além de permanecer ciente dos grupos que os seus modelos podem afetar. Aprenderá sobre alguns dos problemas atuais com sistemas de classificação em termos de ataques adversários que podem destruir o desempenho do modelo e causar grandes problemas na implantação. Por fim, aprenderá sobre os desafios emergentes e a legislação potencial na modelagem de classificação.
O Que Você Vai Aprender
- Escolher o modelo de classificação correto, pesando as compensações entre diferentes modelos
- Abordar desafios comuns em modelos de classificação, incluindo viés, justiça e problemas de coleta de dados
- Equilibrar a precisão contra a explicabilidade ao construir modelos de classificação
- Identificar os grupos que seus modelos podem afetar e permanecer ciente de seu impacto
- Reconhecer ataques adversariais que podem destruir o desempenho do modelo e causar problemas na implantação
- Explorar desafios emergentes e legislação potencial na modelagem de classificação
Principais Conclusões
- Escolher um modelo de classificação envolve pesar as compensações entre os modelos disponíveis.
- Modelos de classificação enfrentam desafios comuns, como viés, justiça e problemas de coleta de dados.
- Há um equilíbrio a considerar entre a precisão de um modelo e sua explicabilidade.
- Ataques adversariais podem destruir o desempenho do modelo e causar grandes problemas na implantação.
- Modelagem de classificação enfrenta desafios emergentes e legislação potencial.
Perguntas Frequentes
O que este curso cobre?
O curso cobre como escolher o modelo de classificação correto considerando compensações, desafios comuns, como viés, justiça e problemas de coleta de dados, o equilíbrio entre precisão e explicabilidade, ataques adversariais e desafios emergentes e legislação potencial na modelagem de classificação.
Quais tópicos estão incluídos nas lições?
As lições incluem Escolher o Modelo Correto, Problemas de coleta de dados, Explicabilidade, Viés e Justiça, Ataques Adversariais e Desafios Emergentes.
Quais habilidades vou ganhar com este curso?
O curso desenvolve habilidades em Classificação de Dados, Aprendizado de Features, Métricas de Aprendizagem, Aprendizado de Máquina, Treinamento de Modelo de Aprendizado de Máquina e Classificação Estatística.
O curso aborda justiça e viés em modelos?
Sim. As lições cobrem viés e justiça como desafios comuns em modelos de classificação e enfatizam permanecer ciente dos grupos que seus modelos podem afetar.
O curso discute riscos de segurança para modelos de classificação?
Sim. Cobre ataques adversariais que podem destruir o desempenho do modelo e causar grandes problemas na implantação.
