Em computação quântica, algoritmos probabilísticos dese — Gabarito

Em computação quântica, algoritmos probabilísticos desempenham um papel fundamental, utilizando propriedades quânticas para gerar soluções probabilísticas rápidas. O algoritmo de Shor, por exemplo, resolve problemas de fatoração de inteiros de forma exponencialmente mais eficiente que os métodos clássicos. Isso demonstra seu potencial revolucionário para criptografia. Analisando os paradigmas de aprendizado de máquina, assinale a alternativa que contém o paradigma que se destaca por utilizar representações explícitas e manipuláveis de conhecimento, como regras lógicas ou árvores de decisão, e tem como principal característica a interpretação clara de suas inferências.

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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:

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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.

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