Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn e TensorFlow

28 | Capítulo 1: O Cenário do Aprendizado de Máquina

Modelos complexos como redes neurais profundas podem detectar padrões sutis nos

dados, mas se o conjunto de treinamento é ruidoso ou se é muito pequeno (o que intro-

duz ruído na amostragem), então o modelo provavelmente detectará padrões no próprio

ruído. É óbvio que esses padrões não serão generalizados para novas instâncias. Por

exemplo, digamos que você alimenta o seu modelo de satisfação de vida com muitos

outros atributos, incluindo alguns não informativos, como o nome do país. Nesse caso,

um modelo complexo poderia detectar padrões como o fato de que todos os países com

um W em seu ...