Módulo 4: AI e Machine Learning para AIF-C01 Parte 2 | Métricas, Inferência, Projeto e Limites do ML

Chegamos à Parte 2 da jornada sobre AI e Machine Learning voltada para a prova AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01)!
Se na Parte 1 você entendeu os fundamentos, agora é hora de aprofundar nos conceitos que realmente fazem a diferença na prova — e na prática!

Neste vídeo você vai aprender:

✅ O que é model fit, bias e variance (com exemplos)
✅ Métricas de avaliação como accuracy, precision, recall e F1-score
✅ O que é inferência em machine learning e como ela funciona na prática
✅ As fases de um projeto de ML com exemplos de uso reais
✅ O que são hiperparâmetros e como afetam o modelo
✅ Quando não usar ML (sim, nem tudo precisa de IA!)

Tudo explicado com exemplos claros, linguagem simples e aquele toque TNND que você já conhece.

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