Como você pode usar técnicas de agrupamento e empilhamento para melhorar o desempenho do modelo de aprendizado profundo?
Os modelos de aprendizagem profunda podem alcançar resultados impressionantes em tarefas complexas, mas também enfrentam desafios como overfitting, alta variância e instabilidade. Como você pode superar essas limitações e aumentar o desempenho do seu modelo? Uma solução possível é usar técnicas de agrupamento e empilhamento, que combinam vários modelos para criar uma previsão mais robusta e precisa. Neste artigo, você aprenderá o que são agrupamento e empilhamento, como eles funcionam e como aplicá-los aos seus projetos de aprendizado profundo.