Módulo 2 - Lição 4: Resolvendo problemas com modelos de aprendizado de máquina (parte 2)

Nesta lição, os alunos continuarão a aplicar o ciclo de vida de um projeto de IA. Eles começarão a treinar um modelo de aprendizado de máquina para resolver um problema de sua escolha e testá-lo. Eles examinarão a relação entre as pontuações de confiança, os limiares de confiança e a precisão nas previsões do modelo de aprendizado de máquina. Finalmente, eles medirão a precisão de seus modelos de aprendizado de máquina (ML).

Objetivos de aprendizado

  • Aplicar as etapas de 'treinamento' e 'teste' a um projeto real de aprendizado de máquina
  • Descrever o que é um limiar de confiança e por que ele é usado
  • Demonstrar como a precisão de um modelo de aprendizado de máquina é medida

Vocabulário-chave

Pontuação de confiança, Limiar de confiança, Precisão

Estrutura da lição

  • Atividade 1: Etapas do ciclo de vida do projeto
  • Atividade 2: Treine seu modelo
  • Atividade 3: Limiares de confiança e precisão
  • Atividade 4: Teste seu modelo
  • Opcional: Exemplos resolvidos

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