A análise estatística é fundamental no aprendizado baseado em maximização de imagens, sendo empregada para estimar distribuições de pixels em um conjunto de dados. Os métodos como máxima verossimilhança ou MAP (Máxima a Posteriori) são usados para ajustar parâmetros de modelos probabilísticos. Com relação a este contexto e sobre o conteúdo estudado, examine as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. Os SVMs não lineares podem separar dados que não são linearmente separáveis no espaço original. PORQUE II. Os SVMs não lineares utilizam múltiplos hiperplanos no espaço original para criar regiões de decisão complexas. A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.

A resposta correta é a alternativa C: A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.

🎓 Gabarito A alternativa correta é C JUSTIFICATIVA: A asserção I é verdadeira porque SVMs não lineares utilizam o "truque do kernel" para mapear os dados para um espaço de características de maior dimensão, onde eles se tornam linearmente separáveis. A asserção II é falsa porque os SVMs não lineares não utilizam múltiplos hiperplanos no espaço original; em vez disso, eles encontram um único hiperplano ótimo em um espaço transformado de alta dimensão, o que resulta em uma fronteira de decisão não linear quando projetada de volta ao espaço original.

A análise estatística é fundamental no aprendizado — Gabarito

Questões Relacionadas

Marcone Santos

Lvl 10

16 de mai. de 2026

Comparar modelos requer uma análise além da acurácia, considerando métricas como área sob a curva RO...

Comparar modelos requer uma análise além da acurácia, considerando métricas como área sob a curva ROC (AUC-ROC) e matriz de confusão. Essas métricas fornecem uma visão mais detalhada do desempenho em diferentes classes. Modelos com alta acurácia podem ter desempenho desequilibrado em classes minoritárias. Diante do apresentado sobre o uso do algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN), interprete as afirmativas a seguir: I. O KNN pode ser usado tanto para classificação quanto para regressão. II. O valor de k (número de vizinhos) sempre deve ser ímpar para que o algoritmo funcione corretamente. III. O KNN é sensível à escolha da métrica de distância. É correto o que se afirma em:

Aprendizado de Máquinas

Verificada

Marcone Santos

Lvl 10

16 de mai. de 2026

A escolha do modelo ideal depende não apenas da acurácia, mas também de outros critérios, como compl...

A escolha do modelo ideal depende não apenas da acurácia, mas também de outros critérios, como complexidade e tempo de execução. Modelos mais simples podem ser preferidos em casos de restrições de recursos. Assim, a comparação deve considerar eficiência, interpretabilidade e escalabilidade. Com relação a este contexto e sobre o conteúdo estudado, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. Os critérios internos avaliam a qualidade do modelo com base nos próprios dados de treinamento, sem levar em consideração informações externas. PORQUE II. O erro de treinamento nos critérios internos é a métrica mais complexa, que mede o erro entre as previsões do modelo e os valores reais no conjunto de treinamento. A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.

Aprendizado de Máquinas

Verificada

Marcone Santos

Lvl 10

16 de mai. de 2026

Uma aplicação prática de validação cruzada em aprendizado de máquinas é na seleção de modelos e ajus...

Uma aplicação prática de validação cruzada em aprendizado de máquinas é na seleção de modelos e ajuste de hiperparâmetros durante o desenvolvimento de um modelo de previsão, como na predição de preços de imóveis. Suponha que você tenha um conjunto de dados contendo informações sobre imóveis (como área, número de quartos, localização, etc.) e deseja criar um modelo para prever os preços de venda dos imóveis com base nessas características. A validação cruzada é uma prática recomendada para este tipo de aplicação comercial. Nesse sentido, assinale a alternativa que recorda o critério comumente usado para validar o desempenho de modelos preditivos em aprendizado de máquina.

Aprendizado de Máquinas

Verificada

Precisa de conforto para estudar? 📚

Móveis Planejados de Alto Padrão | Marcenaria RGM

A análise estatística é fundamental no aprendizado baseado em maximização de imagens, sendo empregad...

Feedback

Precisa de conforto para estudar? 📚

Móveis Planejados de Alto Padrão | Marcenaria RGM

A análise estatística é fundamental no aprendizado baseado em maximização de imagens, sendo empregad...

Alternativas

Discussão (1)

Comentários e Explicações (Discussão)

Questões Relacionadas

Comparar modelos requer uma análise além da acurácia, considerando métricas como área sob a curva RO...

A escolha do modelo ideal depende não apenas da acurácia, mas também de outros critérios, como compl...

Uma aplicação prática de validação cruzada em aprendizado de máquinas é na seleção de modelos e ajus...