Treinamento para aprendizagem de máquina
Quando se treina um algoritmo de aprendizado de máquina, deseja-se que ele apresente capacidade de generalização, ou seja, capacidade de prever a classe ou o valor do objeto usado para o seu treinamento.
Nesse contexto, indique a alternativa que replica adequadamente o processo de subajuste e sobreajuste aos dados usados no treinamento:
Selecione a resposta
A. Subajuste é o nome dado ao ajuste completo do curso aos dados, diminuindo a capacidade de modo de gerar futuros. Sobreajuste é o nome dado ao método de correção para a galeria de informações, desenvolvendo o fortalecimento da capacidade de generalização em um algoritmo.
B. Subajuste é o nome dado ao ajuste completo do curso aos dados, diminuindo a capacidade de modo de gerar futuros. Sobreajuste é o nome dado ao método simplista em relação aos dados, garantindo um poder de generalização em um algoritmo.
C. Subajuste é o nome dado ao ajuste aos dados, diminuindo a capacidade de modo de gerar futuros. Sobreajuste é o nome dado ao modelo simplista em relação aos dados, garantindo desempenho inferior.
D. Subajuste é o nome dado ao ajuste aos dados, diminuindo a capacidade de modo de gerar objetos futuros. Sobreajuste é o nome dado ao modelo simplista em relação aos dados, garantindo desempenho inferior.
