Vazamento de dados (aprendizagem de máquina) - определение. Что такое Vazamento de dados (aprendizagem de máquina)
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Что (кто) такое Vazamento de dados (aprendizagem de máquina) - определение


Vazamento de dados (aprendizagem de máquina)         
Em estatística e aprendizado de máquina, vazamento (do inglês , também conhecido como vazamento de dados ou vazamento de alvo) é o uso de informações no processo de treinamento do modelo que não se esperaria que estivessem disponíveis no momento da previsão, fazendo com que as pontuações das predições (métricas) superestimem a utilidade que o modelo teria ao ser executado em um ambiente de produção.
Aprendizado de máquina         
SUBCAMPO DA CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Aprendizagem computacional; Aprendizagem de Máquina; Aprendizagem de máquina
O  ou também (em inglês: machine learning) é um subcampo da Engenharia e da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em inteligência artificial. Em 1959, Arthur Samuel definiu aprendizado de máquina como o "campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados"(livre tradução).
Projeto de aprendizagem         
O projeto de aprendizagem é uma pedagogia construtivista que tem como propósito promover aprendizado profundo através de um enfoque baseado em indagações para engajar os alunos com questões e conflitos que sejam ricos, reais e relevantes a suas vidas.

Википедия

Vazamento de dados (aprendizagem de máquina)

Em estatística e aprendizado de máquina, vazamento (do inglês leakage, também conhecido como vazamento de dados ou vazamento de alvo) é o uso de informações no processo de treinamento do modelo que não se esperaria que estivessem disponíveis no momento da previsão, fazendo com que as pontuações das predições (métricas) superestimem a utilidade que o modelo teria ao ser executado em um ambiente de produção.

O vazamento geralmente é sutil e indireto, dificultando a detecção e eliminação. O vazamento pode fazer com que um estatístico ou modelador selecione um modelo abaixo do ideal, que pode ser superado por um modelo sem vazamento.