A teoria de otimização aplicada à maximização de imagens utiliza algoritmos como Gradiente Descendente Estocástico (SGD) para encontrar mínimos locais ou globais. Esses algoritmos ajustam iterativamente os parâmetros de um modelo para reduzir a diferença entre a saída gerada e a imagem real. Neste sentido, analisando os diferentes tipos de SVMs utilizados em aprendizado de máquinas, assinale a alternativa correta.

A resposta correta é a alternativa B: SVMs para regressão utilizam o conceito de margem, mas introduzem uma faixa de tolerância chamada $\epsilon$ , que define uma região de erro aceitável.

🎓 Gabarito A alternativa correta é B JUSTIFICATIVA: Na Regressão por Vetores de Suporte (SVR), o conceito de margem é adaptado para problemas de regressão através da introdução de uma zona de insensibilidade $\epsilon$. Dentro dessa faixa (ou tubo) ao redor da função estimada, os erros de predição são ignorados e não contribuem para a função de custo, permitindo que o modelo foque na generalização.

A teoria de otimização aplicada à maximização de i — Gabarito

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