Questão de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial — Conceitos Gerais de Machine Learning — IBFC 2024
TI - Ciência de Dados e Inteligência ArtificialConceitos Gerais de Machine Learning
- Código
- qa630949
- Banca
- IBFC
- Órgão
- TRF 5
- Ano
- 2024
- Cargo
- AJ TRF5
se vamos criar apenas uma hipótese, essa abordagem é suficiente. Mas muitas vezes acabamos criando várias hipóteses: podemos querer comparar dois modelos de aprendizado de máquina completamente diferentes, ou podemos ajustar os vários “botões” dentro de um modelo. Por exemplo, poderíamos tentar diferentes limiares para poda x2 das árvores de decisão ou diferentes graus para os polinômios. Chamamos esses “botões” de hiperparâmetros — parâmetros da classe de modelo, não do modelo individual. Desta forma, assinale a alternativa que apresenta o que são hiperparâmetros em modelos de aprendizado de máquina.
- AParâmetros ajustados para maximizar o erro do conjunto de teste
- BParâmetros que são ajustados automaticamente durante o treinamento do modelo
- CParâmetros que são ajustados apenas depois que o modelo é treinado
- DParâmetros que determinam a estrutura do modelo, mas não são ajustados durante o treinamento