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Um modelo de machine learning aprende padrões a partir de dados. Pense em uma regressão: ela tenta explicar como uma variável depende de outra.

Na regressão simples, uma linha é ajustada para mostrar a relação entre duas variáveis. Na multivariada, várias variáveis ajudam a explicar apenas uma.

A equação é uma soma ponderada: cada variável recebe um peso (coeficiente). Esses pesos são ajustados para aproximar previsões da realidade.

O erro é a diferença entre previsão e valor real. O objetivo do modelo é reduzir esse erro o máximo possível.

Para aprender, o modelo usa uma função de custo, que mede o erro total, e um algoritmo de otimização como o gradiente descendente estocástico.

Esse processo é iterativo: prever, comparar com o real, medir erro, ajustar pesos, repetir. Assim, o modelo “aprende” progressivamente.

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