Questão FC94899
Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se seguem. A técnica de redução de dimensionalidade (PCA) permite transformar dados que inicialmente pertencem a um e
Inteligência Artificial (IA)
CEBRASPE (CESPE) · 2022
A técnica de redução de dimensionalidade (PCA) permite transformar dados que inicialmente pertencem a um espaço de dimensão n em um espaço de dimensão m, em que m < n, sendo utilizada, por exemplo, para reduzir a dimensionalidade de certo conjunto de dados através do descarte de características não úteis e que ainda permita realizar o reconhecimento de padrões.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Comentário: A técnica de redução de dimensionalidade conhecida como PCA (Análise de Componentes Principais) é uma abordagem comum em aprendizado não supervisionado que visa transformar um conjunto de dados com muitas variáveis (dimensão n) em um conjunto com menos variáveis (dimensão m), onde m é menor que n. Isso é feito identificando e mantendo as características que mais contribuem para a variabilidade dos dados, enquanto descarta as menos relevantes. Assim, o PCA facilita o reconhecimento de padrões ao simplificar a estrutura dos dados, o que pode melhorar a eficiência de algoritmos de aprendizado de máquina e a visualização dos dados.
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