Julgue o item subsecutivo, no que se refere a aprendizado de máquina e API (application programming interface). Em aprendizado de máquina, não há overfitting.

Gabarito

Errado

Comentário do professor

A afirmação é ERRADA porque em aprendizado de máquina o overfitting é um fenômeno real e frequente. Ocorre quando um modelo ajusta-se em excesso aos dados de treino, aprendendo ruídos e particularidades em vez de padrões gerais.

Detecta-se comparando desempenho: se \(E_{train} \ll E_{test}\) ou se a acurácia cai muito do conjunto de treino para o de teste, há overfitting. Causas comuns são modelos muito complexos, poucos dados ou rótulos ruidosos.

O impacto é perda de generalização, ou seja, o modelo não funciona bem em dados novos. Para mitigar, usa-se regularização (L1/L2), validação cruzada, early stopping, reduzir complexidade, aumentar dados ou aplicar data augmentation.