Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2024

Aprendizado de máquina – Overfitting × Underfitting

❌ ERRADO. O item inverte os conceitos: a situação descrita (bom desempenho em dados treinados, mas mau desempenho com novos dados) é característica de overfitting (sobreajuste), e não de underfitting (subajuste). No underfitting, o modelo não consegue aprender nem os dados de treinamento adequadamente. Além disso, aprender com base no ruído dos dados é típico do overfitting, não do underfitting.

Explicação

• Overfitting: O modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, capturando inclusive o ruído, e perde capacidade de generalização para novos dados. É o que o enunciado descreve.

• Underfitting: O modelo é simples demais e não consegue capturar a estrutura subjacente dos dados, apresentando baixo desempenho tanto em treino quanto em teste.

Gabarito: ERRADO.