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Com base no contexto da definição de modelo na aprendizagem de máquina, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas: I- É possív...

Com base no contexto da definição de modelo na aprendizagem de máquina, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:

I- É possível ver a eficiência computacional de um algoritmo de aprendizado de máquina específico em comparação com outro algoritmo.

PORQUE

II- Vários algoritmos de aprendizado de máquina são implementados juntos e fornecidos em uma biblioteca com uma interface de programação de aplicativo (API) padrão.

A seguir, assinale a alternativa correta:

I- É possível ver a eficiência computacional de um algoritmo de aprendizado de máquina específico em comparação com outro algoritmo.
II- Vários algoritmos de aprendizado de máquina são implementados juntos e fornecidos em uma biblioteca com uma interface de programação de aplicativo (API) padrão.
a) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
b) As asserções I e II são proposições falsas.
c) A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
d) As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
e) A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.

Essa pergunta também está no material:

Pergunta 8 unidade II ED
2 pág.

Estudos Disciplinares IX Universidade PaulistaUniversidade Paulista

💡 1 Resposta

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A alternativa correta é a letra D) As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I. A asserção I é verdadeira, pois é possível comparar a eficiência computacional de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina. Já a asserção II também é verdadeira, pois existem bibliotecas de algoritmos de aprendizado de máquina que são implementados juntos e fornecidos com uma interface de programação de aplicativo (API) padrão. Além disso, a asserção II é uma justificativa correta da asserção I, pois a existência de bibliotecas de algoritmos de aprendizado de máquina padronizadas facilita a comparação de diferentes algoritmos em termos de eficiência computacional.

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