Um autoencoder pode ser utilizado como meio para desenvolvimento de um classificador semissupervionado. Quais das afirmacoes abaixo estão corretas em relação a estrutura e treinamento desse modelo?

I. Por se tratar de um classificador, precisamos de dados rotulados disponíveis durante a fase de treinamento do modelo de classificação.
II. O autoencoder não demanda dados rotulados, logo, pode ser treinado de forma não supervisionada com todos os exemplos disponíveis. O espaço latente do autoencoder é responsável por extrair padrões importantes dos dados e criar uma representação para exemplo.
III. Utilizando o codificador do autoencoder e uma camada preditora, concatenada ao codificador, podemos treinar os parâmetros livres da camada preditora usando os exemplos rotulados disponíveis. Assim, o codificador será responsável por codificar os exemplos em sua representação latente, e a camada preditora fará a classificação.
IV. O modelo resultante é categorizado como semissupervisionado, pois usamos tanto dados não rotulados quanto rotulados durante o seu desenvolvimento.

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