A eficácia de qualquer modelo de aprendizado de máquina depende em grande parte da qualidade dos dados utilizados para o treinamento. Dados impreci...

A eficácia de qualquer modelo de aprendizado de máquina depende em grande parte da qualidade dos dados utilizados para o treinamento. Dados imprecisos, incompletos ou tendenciosos podem levar a modelos ineficientes, ou injustos. Portanto, é fundamental que se dedique uma atenção rigorosa à coleta, limpeza e preparação de dados.
Este processo inclui técnicas como:
I. Redução de dimensionalidade;
II. Tratamento de valores ausentes;
III. Normalização de dados;
IV. Identificação de outliers.

Assinale a alternativa correta:

a. Apenas as afirmativas II, III e IV estão corretas.
b. Apenas as afirmativas III e IV estão corretas.
c. Apenas as afirmativas I e IV estão corretas.
d. Apenas as afirmativas I, II e IV estão corretas.
e. Apenas as afirmativas II e III estão corretas.