Banco de dadosBi
- (CESPE / CEBRASPE 2022)
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 o treino do modelo. A busca por hiperparâmetros de determinado algoritmo de aprendizado de máquina que retorne o melhor desempenho medido em um conjunto de validação deu origem ao conceito de otimização de hiperparâmetros.
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.
C) Certo
E) Errado
Próximo:
EXERCÍCIOS - Exercício 80
Vamos para o Anterior: Exercício 78
Tente Este: Exercício 34
Primeiro: Exercício 1
VOLTAR ao índice: Banco de dados