Reconhecendo erros causados pelos dados

Investigue erros que vêm dos próprios dados, como rótulos errados, classes desbalanceadas, exemplos repetidos ou vazamento de informação. Raciocine por que um modelo treinado em dados ruins pode melhorar a perda e ainda tomar decisões ruins.