Regressão Linear e Descida do Gradiente: Da Avaliação de Imóveis ao Aprendizado Profundo
Este artigo usa a precificação de imóveis como exemplo para explicar os algoritmos de regressão linear e descida do gradiente de forma clara e concisa. A regressão linear prevê os preços das casas encontrando a linha de melhor ajuste, enquanto a descida do gradiente é um algoritmo iterativo usado para encontrar os parâmetros ótimos que minimizam a função de erro. O artigo compara o erro absoluto e o erro quadrático, explicando por que o erro quadrático é mais eficaz na descida do gradiente porque garante a suavidade da função de erro, evitando assim ótimos locais. Finalmente, o artigo conecta esses conceitos ao aprendizado profundo, apontando que a essência do aprendizado profundo também é minimizar o erro ajustando os parâmetros.