Questão FC890571
O desempenho de modelos de aprendizado de máquina está intrinsecamente relacionado ao equilíbrio entre viés e variância. Modelos com alto viés tendem a simplificar excessivamente o
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2026
O desempenho de modelos de aprendizado de máquina está intrinsecamente relacionado ao equilíbrio entre viés e variância. Modelos com alto viés tendem a simplificar excessivamente o problema, resultando em subajuste (underfitting), enquanto modelos com alta variância podem capturar ruído nos dados de treinamento, levando ao sobreajuste (overfitting). Para mitigar esses problemas, diversas técnicas de regularização podem ser empregadas, ajustando a complexidade do modelo e melhorando sua capacidade de generalização.
Considerando os conceitos de compensação viés-variância, sobreajuste, subajuste e técnicas de regularização, é correto afirmar que:
- o aumento do parâmetro de regularização (lambda ou alpha) reduz o viés do modelo ao permitir que ele capture padrões mais complexos, sendo recomendado para corrigir problemas de underfitting em redes neurais profundas;
- a regularização L1 (Lasso) e a regularização L2 (Ridge) produzem resultados idênticos em termos de seleção de features, diferindo apenas na velocidade de convergência do algoritmo de otimização durante o treinamento;
- a validação cruzada (cross-validation) é uma técnica de regularização que modifica a função de perda adicionando um termo de penalização aos coeficientes do modelo, reduzindo assim a variância sem alterar o viés;
- modelos com sobreajuste apresentam alto viés e baixa variância, razão pela qual técnicas de regularização são aplicadas para aumentar a complexidade do modelo e melhorar seu desempenho no conjunto de treinamento;
- o aumento do parâmetro de regularização (lambda ou alpha) em modelos regularizados reduz a complexidade efetiva do modelo, aumentando o viés e reduzindo a variância, sendo uma estratégia eficaz contra overfitting, mas que pode levar a underfitting se aplicado excessivamente.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
Alternativa E: Aumentar o parâmetro de regularização (\(\lambda\) ou \(\alpha\)) adiciona uma penalidade maior aos pesos na função de perda, por exemplo \(L = L_{orig} + \lambda\sum_i |w_i|\) (L1) ou \(L = L_{orig} + \lambda\sum_i w_i^2\) (L2).
Essa penalização força os coeficientes a diminuírem, reduzindo a complexidade efetiva do modelo. Como consequência, há um aumento do viés e uma redução da variância, o que torna o ajuste menos sensível ao ruído dos dados.
Na prática, essa é uma estratégia eficaz contra overfitting, pois combate a tendência de memorizar anomalias do conjunto de treino. Contudo, se \(\lambda\) for excessivamente alto, o modelo fica simples demais e pode apresentar underfitting, perdendo capacidade de capturar padrões relevantes.
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