Questão FC94794
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se seguem. A validação cruzada pode ser utilizada para detectar quando uma rede neural está sendo treinada de maneira
Inteligência Artificial (IA)
CEBRASPE (CESPE) · 2022
A validação cruzada pode ser utilizada para detectar quando uma rede neural está sendo treinada de maneira excessiva (overtraining) e assim interromper o treinamento antes que isso ocorra, como, por exemplo, por meio do princípio orientador atrativo para o ajuste dos pesos e bias durante o processo de treinamento da RNA.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Comentário: A afirmação está correta, pois a validação cruzada é uma técnica utilizada para avaliar a performance de um modelo de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais. Ela ajuda a identificar se o modelo está se ajustando excessivamente aos dados de treinamento, um fenômeno conhecido como overfitting. Ao dividir os dados em diferentes subconjuntos para treino e validação, é possível monitorar o desempenho em dados que não foram utilizados para o treinamento, permitindo que o treinamento seja interrompido no momento certo, evitando que o modelo aprenda ruídos ou padrões irrelevantes nos dados de treinamento. Dessa forma, a validação cruzada se torna uma ferramenta essencial para o ajuste dos pesos e bias durante o processo de treinamento da rede neural.
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