Questão FC94763
Os hiperparâmetros de um modelo são todos os parâmetros que podem ser definidos antes do inicio do treinamento, diferentemente dos parâmetros do modelo, que são aprendidos durante
Inteligência Artificial (IA)
CEBRASPE (CESPE) · 2022
Acerca dos conceitos de otimização de hiperparâmetros de modelos de aprendizado de máquinas, julgue o item que se segue.
A otimização bayesiana se utiliza do conceito de probabilidade para encontrar o valor de entrada de uma função que possa retornar o menor valor de saída possível. Nesse método, o número de iterações de pesquisa pode ser reduzido a partir da escolha dos valores de entrada, levando em consideração os resultados anteriores, o que caracteriza um processo iterativo.
Mostrar resposta e comentário
Gabarito
Certo
Comentário do professor
Comentário: A afirmação está correta, pois a otimização bayesiana é uma técnica que utiliza conceitos de probabilidade para aprimorar a busca por hiperparâmetros de modelos de aprendizado de máquina. Ao invés de testar todas as combinações possíveis, esse método considera os resultados de iterações anteriores para informar as escolhas futuras de hiperparâmetros, o que pode levar a uma redução significativa no número de avaliações necessárias. Isso caracteriza um processo iterativo que busca não apenas o menor valor de saída, mas também otimiza a eficiência da busca, tornando o processo mais inteligente e direcionado.
Conteúdo do catálogo FC Concursos · Atualizado em