Overfitting e Underfitting: entendendo o equilíbrio no treinamento de IA
Em meus estudos sobre inteligência artificial, percebi que existem dois termos muito comentados, especialmente quando falamos sobre o treinamento de modelos de aprendizado de máquina: overfitting e underfitting.
Essas duas situações representam cenários comuns que podem acontecer quando estamos tentando ensinar uma IA a reconhecer padrões e fazer previsões.
Talvez esses nomes não sejam muito familiares, mas hoje quero te apresentar o que significam de forma simples. Vamos lá!
O que é Underfitting?
O underfitting acontece quando o modelo não aprende o suficiente com os dados de treino.
Em outras palavras, ele não consegue identificar os padrões importantes que existem nos dados, resultando em um desempenho ruim até mesmo durante o próprio treinamento.
É como se você tentasse ensinar uma criança a somar, mas desse pouquíssimos exemplos e ela não entendesse o conceito.
Mesmo nas tarefas que já viu antes, ela ainda erraria.
Ou seja: o modelo é simples demais para o problema que está tentando resolver.
Exemplo prático: imagine tentar prever o preço de casas usando apenas o número de quartos, ignorando localização, tamanho e outros fatores importantes. O modelo não terá informações suficientes e vai errar bastante isso é underfitting.
Logo:
- ❌ Desempenho ruim no treino
- ❌ Desempenho ruim no teste
- ⚠️ O modelo não aprendeu o suficiente
E o que é Overfitting?
Já o overfitting é o oposto.
Aqui, o modelo aprende demais tanto que ele memoriza os dados de treino em vez de aprender padrões gerais.
No treino, o desempenho é excelente, mas quando testamos com novos dados (que ele nunca viu antes), o resultado é péssimo.
É como um aluno que decora as respostas da prova anterior, mas não entende o conteúdo.
Na próxima prova, com perguntas diferentes, ele não sabe o que fazer.
Exemplo prático: imagine um modelo que tenta prever o preço de casas, mas começa a “decorar” cada exemplo de treino, até detalhes irrelevantes. Ele vai acertar tudo no treino, mas errar feio com novas casas isso é overfitting.
Logo:
- ✅ Desempenho excelente no treino
- ❌ Desempenho ruim no teste
- ⚠️ O modelo aprendeu demais, mas não generalizou
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