A respeito de aprendizagem de máquina, deep learning e processamento de linguagem natural, julgue o item seguinte:
Na validação cruzada K-fold em que k = 5, os dados são divididos em 5 partes, sendo um subconjunto de tamanho k − 1 para teste e o restante para validação, o que resulta em uma métrica de avaliação média para o modelo.
A respeito dos tipos de aprendizado de máquina, julgue o item a seguir.
O aprendizado por transferência transdutiva ocorre quando os domínios de origem e alvo são os mesmos, mas as tarefas que o modelo deve concluir são diferentes.
A respeito de aprendizagem de máquina, deep learning e processamento de linguagem natural, julgue o item seguinte:
A validação cruzada é uma técnica utilizada para prover a generalização de um modelo treinado, aprimorando seu desempenho e identificando problemas potenciais, como overfitting e underfitting.
A respeito dos tipos de aprendizado de máquina, julgue o item a seguir.
O agrupamento é um método de aprendizado não supervisionado que busca a similaridade entre os dados e, uma vez identificada tal similaridade, organiza os itens em clusters específicos.
A respeito de aprendizagem de máquina, deep learning e processamento de linguagem natural, julgue o item seguinte:
BoW (bag of words) é uma técnica de processamento de linguagem natural que transforma um texto em um vetor, considerando a frequência e a ordem ou o contexto das palavras presentes.
Julgue o item subsecutivo, relativo a versionamento e automação do ciclo de produção de modelos de aprendizado de máquina em operações de aprendizado de máquina (MLOps).
Em MLOps, o controle de versão abrange o monitoramento das mudanças nos ativos de aprendizado de máquina, visando assegurar a reprodutibilidade e a auditabilidade dos treinamentos desses modelos.
Julgue o item subsecutivo, relativo a versionamento e automação do ciclo de produção de modelos de aprendizado de máquina em operações de aprendizado de máquina (MLOps).
A automação do ciclo de produção de modelos de aprendizado de máquina percorre diversas etapas, desde a ingestão de dados até a implantação, e inclui atividades como pré-processamento, treinamento de modelos e validação.
