Recentemente, tem-se observado o aumento dos usos de algoritmos
de Inteligência Artificial (IA) aplicados à assimilação de dados. Muitos
algoritmos de IA em assimilação são baseados em redes neurais e
redes neurais profundas, que necessitam de uma etapa de
treinamento.
Essas etapas de treinamento nem sempre são de fácil execução. Por exemplo, há um fenômeno que ocorre quando um algoritmo é treinado e apresenta bom desempenho para um conjunto particular de dados usado para treinamento, mas falha ao prever respostas para dados de entrada não incluídos naquele conjunto.
A esse fenômeno dá-se o nome, em inglês, de
Essas etapas de treinamento nem sempre são de fácil execução. Por exemplo, há um fenômeno que ocorre quando um algoritmo é treinado e apresenta bom desempenho para um conjunto particular de dados usado para treinamento, mas falha ao prever respostas para dados de entrada não incluídos naquele conjunto.
A esse fenômeno dá-se o nome, em inglês, de
