Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p><strong>Circunstância e Desafio Executivo:</strong> Compreender por que funções de ativação não-lineares permitem aprender padrões complexos, avaliar modelos com Acurácia, Precisão, Recall, F1-Score e ROC-AUC e diagnosticar/corrigir Underfitting (alto viés) e Overfitting (alta variância).</p>

Célula 03: Funções de Ativação (ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax), Métricas de Avaliação e o Dilema Overfitting vs. Underfitting

Objetivo de Aprendizagem: Compreender por que funções de ativação não-lineares permitem aprender padrões complexos, avaliar modelos com Acurácia, Precisão, Recall, F1-Score e ROC-AUC e diagnosticar/corrigir Underfitting (alto viés) e Overfitting (alta variância).

1. Fundamentos e Visão Global

Contextualização Estratégica e Fundamentos Globais: Em Sob o Capô do Aprendizado de Máquina e Redes Neurais (Start), o domínio de 'Funções de Ativação (ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax), Métricas de Avaliação e o Dilema Overfitting vs. Underfitting' conecta diretamente as demandas reais do mercado brasileiro aos referenciais internacionais da ONU, Agenda Pós-2030 e melhores práticas globais. O objetivo central desta etapa é: Compreender por que funções de ativação não-lineares permitem aprender padrões complexos, avaliar ...