Quando se faz uma análise de dados, considerando um modelo DDD (data-driven decision-ma...

Responda: Quando se faz uma análise de dados, considerando um modelo DDD (data-driven decision-making), é comum treinar modelos de classificadores/regressores para ajudar na tomada de decisões. Acerca desses...

Q648981 | Informática, Tomada de Decisão, Analista, Agência de Promoção de Exportações e Investimentos, IADES, 2018

Quando se faz uma análise de dados, considerando um modelo DDD (data-driven decision-making), é comum treinar modelos de classificadores/regressores para ajudar na tomada de decisões. Acerca desses modelos, assinale a alternativa correta.

a) É uma boa prática testar os modelos nos dados utilizados para treiná-los com o objetivo de avaliar seus resultados.
b) Existe um conjunto de métricas que devem ser sempre utilizadas para testar os modelos, independente do problema analisado.
c) Precisa-se considerar a quantidade de dados disponíveis e a complexidade do problema para se escolher o melhor modelo.
d) É sempre recomendado treinar os modelos em clusters de computadores, pois todos os modelos precisam de muita computação para treinar.
e) Um conjunto maior de dados, em geral, não possibilita o treinamento de modelos mais complexos.

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Por Matheus Fernandes em 31/12/1969 21:00:00

Gabarito: c)

Ao treinar modelos de classificadores/regressores para auxiliar na tomada de decisão em um modelo DDD (data-driven decision-making), é importante considerar a quantidade de dados disponíveis e a complexidade do problema em questão.

A escolha do melhor modelo dependerá da análise desses fatores, pois um modelo muito complexo pode exigir uma grande quantidade de dados para um treinamento eficaz, enquanto um modelo mais simples pode se adequar melhor a conjuntos menores de dados. Portanto, a seleção do modelo adequado deve levar em conta a relação entre a quantidade de dados e a complexidade do problema a ser resolvido.

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