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O treinamento de uma rede neural profunda é parte importante no processo de aprendizagem. Assim, há a utilização de diversos hiperparâmetros. Um pa...

O treinamento de uma rede neural profunda é parte importante no processo de aprendizagem. Assim, há a utilização de diversos hiperparâmetros. Um passo em relação aos dados consiste na divisão deles em amostras de treino, teste e validação. Dado que uma base A contém 5 milhões de dados sobre câncer de pele, classificados como benigno e maligno, e que 20% desse conjunto de dados não está rotulado, em relação à divisão referida, o que se pode afirmar?


A) Os dados rotulados e não rotulados devem ser usados para treinamento.
B) Os dados rotulados devem ser usados para validação e teste, e os não rotulados, para o treinamento.
C) Os dados não rotulados poderiam ser usados para validação e teste, e os rotulados, para o treinamento.
D) Os dados rotulados e não rotulados devem ser usados para validação e teste.

Essa pergunta também está no material:

Técnicas usadas em ciência de dados e BIG DATA
3 pág.

Análise e Desenvolvimento de Sistemas Universidade do Vale do ItajaíUniversidade do Vale do Itajaí

💡 2 Respostas

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Considerando que 20% dos dados da base A não estão rotulados, a divisão mais adequada seria utilizar 60% dos dados rotulados para treinamento, 20% dos dados rotulados para validação e 20% dos dados rotulados para teste. Os dados não rotulados não devem ser utilizados para treinamento, pois não há rótulos para avaliar a precisão do modelo. Portanto, a alternativa correta é a letra C) Os dados não rotulados poderiam ser usados para validação e teste, e os rotulados, para o treinamento.

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