Considere a semidistribuição de Solomonoff, uma ferramenta teórica usada em aprendizado de máquina que fornece uma maneira de priorizar hipóteses baseadas em sua complexidade. A semidistribuição de Solomonoff é particularmente relevante em cenários em que o objetivo é encontrar a hipótese mais simples que explique os dados observados. Diante desse cenário, verifica-se que a semidistribuição de Solomonoff A) atribui maior probabilidade a hipóteses mais complexas, incentivando a busca por modelos mais detalhados e precisos. B) considera todas as possíveis hipóteses igualmente prováveis, ignorando a complexidade dos modelos. C) é computacionalmente eficiente e pode ser diretamente aplicada em algoritmos de aprendizado de máquina para encontrar a hipótese mais provável. D) é usada para otimizar hiperparâmetros em redes neurais profundas. E) pode ser vista como uma forma de regularização, penalizando modelos mais complexos para favorecer explicações mais simples dos dados.

C) é computacionalmente eficiente e pode ser diretamente aplicada em algoritmos de aprendizado de máquina para encontrar a hipótese mais provável.

Questões Programação

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1Q905766 | Programação, Professor, BNDES, CESGRANRIO, 2024

Considere a semidistribuição de Solomonoff, uma ferramenta teórica usada em aprendizado de máquina que fornece uma maneira de priorizar hipóteses baseadas em sua complexidade. A semidistribuição de Solomonoff é particularmente relevante em cenários em que o objetivo é encontrar a hipótese mais simples que explique os dados observados.

Diante desse cenário, verifica-se que a semidistribuição de Solomonoff

✂️ a) atribui maior probabilidade a hipóteses mais complexas, incentivando a busca por modelos mais detalhados e precisos.
✂️ b) considera todas as possíveis hipóteses igualmente prováveis, ignorando a complexidade dos modelos.
✂️ c) é computacionalmente eficiente e pode ser diretamente aplicada em algoritmos de aprendizado de máquina para encontrar a hipótese mais provável.
✂️ d) é usada para otimizar hiperparâmetros em redes neurais profundas.
✂️ e) pode ser vista como uma forma de regularização, penalizando modelos mais complexos para favorecer explicações mais simples dos dados.