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O que é overfitting e como ele pode ser evitado?
Overfitting ocorre quando o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento e não generaliza bem para novos dados. Pode ser evitado com regularização.
Overfitting ocorre quando o modelo não consegue aprender padrões dos dados. Pode ser evitado com mais camadas na rede.
Overfitting ocorre quando o modelo tenta aprender a partir de dados não estruturados. Pode ser evitado com mais dados.
Overfitting é um erro inevitável e não pode ser evitado.
Overfitting ocorre quando o modelo falha em prever corretamente os dados de teste.
Quem monitora e é responsável pelo trabalho dentro de uma Sprint?
Em relação ao overfitting e underfitting, qual é a principal diferença entre eles?
Overfitting ocorre quando o modelo é muito simples e não consegue capturar a complexidade dos dados, enquanto underfitting ocorre quando o modelo é muito complexo e se ajusta demasiado aos dados de treinamento.
Overfitting ocorre quando o modelo é muito complexo e se ajusta demasiado aos dados de treinamento, enquanto underfitting ocorre quando o modelo é simples demais e não consegue capturar padrões suficientes nos dados.
Overfitting e underfitting são sinônimos e se referem a problemas semelhantes de treinamento de modelos.
Overfitting ocorre quando o modelo tem baixa precisão, enquanto underfitting ocorre quando o modelo tem uma alta taxa de erro no conjunto de teste.
Overfitting e underfitting se referem a problemas de otimização, não de aprendizado de máquina.
Com base nos princípios Ágeis, qual o meio mais eficaz de comunicação?
Conversa “cara a cara”.
Documentos do projeto compartilhados em pastas do projeto na rede.
Reuniões Diárias com todos os stakeholders.
Radiador de Informações e e-mails.
A Análise e Projeto Orientado a Objetos oferece suporte a um recurso que apresenta as características listadas a seguir. Esse recurso denomina-se:
- Separa os aspectos externos de um objeto, que são acessíveis a outros objetos, dos detalhes internos da implementação, que estão escondidos de outros objetos.
- Evita que partes de um programa se tornem tão interdependentes que uma pequena mudança tenha grandes efeitos em cascata.
- Pode-se mudar a implementação de um objeto sem afetar as aplicações que o utilizam.
Qual padrão de projeto GOF é melhor representado pela classe java.sql.ResultSet, a qual possui os métodos next() e hasnext() e é utilizada para percorrer sequencialmente as tuplas que representam o retorno de uma consulta no banco de dados.
Assinale a alternativa CORRETA para ciclo de vida Iniciação:
O que são redes neurais convolucionais (CNNs) mais eficazes em?
Prever resultados contínuos em problemas de regressão.
Realizar tarefas de reconhecimento de padrões em dados sequenciais.
Processar imagens e detectar padrões espaciais.
Resolver problemas de aprendizado não supervisionado com grandes conjuntos de dados.
Classificar dados em categorias não supervisionadas.