Questão 4 Comentada - Comissão de Valores Mobiliários (CVM) - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde - FGV (2024)

A abordagem que garante uma exploração completa das combinações de hiperparâmetros na identificação da configuração ideal para maximizar o desempenho do modelo de aprendizado de máquina é a:

  • A realização de uma Grid Search, explorando sistematicamente os valores de hiperparâmetros predefinidos para identificar a combinação ideal para maximizar o desempenho do modelo;
  • B utilização de uma Busca Aleatória, amostrando aleatoriamente o espaço de hiperparâmetros, oferecendo uma abordagem mais eficiente para o ajuste de hiperparâmetros em comparação com os métodos exaustivos;
  • C implementação de uma Validação Cruzada K-fold, particionando o conjunto de dados em K subconjuntos para treinar e avaliar iterativamente o modelo, fornecendo uma avaliação robusta de seu desempenho de generalização;
  • D aplicação de métodos Ensemble, combinando vários modelos para aproveitar suas diversas forças, visando a melhorar o desempenho geral, particularmente quando os modelos individuais apresentam diferentes tipos de erros;
  • E utilização de uma Feature Scaling, normalizando a escala das características de entrada para garantir comparações justas entre diferentes variáveis, o que é particularmente benéfico para algoritmos sensíveis a diferenças de escala.

Gabarito comentado da Questão 4 - Comissão de Valores Mobiliários (CVM) - Analista CVM - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde - FGV (2024)

A alternativa correta é a A. Vamos entender o porquê e analisar as outras opções. Alternativa A: Grid Search é uma técnica que explora sistematicamente todos os valores possíveis de hiperparâmetros predefinidos. Esse método garante uma exploração completa das combinações de hiperparâmetros, o que pode levar à identificação da configuração ideal para maximizar o desempenho do modelo de aprendizado de máquina. Essa técnica pode ser computacionalmente cara, mas é exaustiva e garante que todas as...

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