[I.A. E MACHINE LEARNING DADOS NUMÉRICOS NO I.A. LAB]
Dados numéricos no I.A. Lab é um pouco diferente dos dados categóricos.
Vamos conferir um exemplo no qual um parque de diversão
quer usar machine learning para prever o quanto de renda eles produzirão em um dia específico.
Em vez de gráficos de barras, dados numéricos exibem os valores
mínimo e máximo do conjunto de dados
Ele também exibe o intervalo, o qual é diferença entre o mínimo e o máximo.
Em vez de tabelas de referências cruzadas,
dados numéricos são exibidos em gráficos de dispersão.
Esses gráficos ainda exibem como duas colunas estão relacionadas uma com a outra.
O rótulo é sempre exibido no lado esquerdo e o recurso é sempre exibido na parte de baixo.
Não tente focar em cada ponto individualmente.
Em vez disso, tente observar o gráfico como um todo exibi um padrão.
Por exemplo, nesse gráfico, eu consigo observar que há um número baixo de propagandas on-line,
mas também um número baixo de receita naquele dia.
E, se tiver um número alto de propagandas on-line, há uma alta receita naquele dia.
Esse é um padrão que o Robô I.A. pode usar para ajudar a criar predições no seu modelo.
Esse gráfico mostra quanta receita é feita baseado no dia do mês.
Isso não é lá muito útil para fazer predições, por conta de o quanto espalhados os dados estão.
É difícil predizer qual será a minha receita em um dia específico.
Outra diferença entre dados numéricos e dados categóricos é na tela de resultados.
Com dados categóricos, podemos calcular precisão como se fosse uma checklist.
Toda vez que o Robô I.A. adivinhar exata e corretamente, irá aumentar a nossa precisão.
Com dados numéricos, é tipo como se fosse um quadro negro.
Enquanto os palpites do Robô I.A. forem próximos o suficiente, ainda os consideramos como corretos.
No I.A. Lab, a diferença entre os dois palpites precisam estar dentro de 5% do intervalo total.
O número atual muda conforme o quão grande ou pequeno for o conjunto de dados.
Mas você pode usar esse painel de detalhes para ver mais informações sobre
quais são os palpites que o Robô I.A. acertou, e quais palpites que o Robô I.A. errou.
Treinar modelos com dados numéricos é como treinar modelos com dados categóricos,
você ainda está ajudando o Robô I.A. a fazer predições,
mas as ferramentas usadas são levemente diferentes, e a maneira como calculamos precisão
nos permite aceitar estar perto o suficiente.