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ários métodos estatísticos são utilizados para o Machine Learning alcançar o desempenho esperado. Sobre o método clustering é correto afirmar: a. É útil quando o custo associado à rotulação é muito alto para possibilitar um processo de treinamento totalmente rotulado. b. Esse método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis. c. É feito um mapeamento das apenas de variáveis de saída. d. Todas as alternativas estão corretas. e. É útil quando o custo associado à rotulação é muito baixo para possibilitar um processo de treinamento totalmente rotulado.
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Vamos analisar cada uma das alternativas sobre o método de clustering: a) É útil quando o custo associado à rotulação é muito alto para possibilitar um processo de treinamento totalmente rotulado. - Esta afirmação está correta, pois o clustering é uma técnica não supervisionada que pode ser utilizada quando rotular dados é caro ou inviável. b) Esse método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis. - Esta afirmação também está correta, já que o clustering realmente busca identificar padrões e agrupar dados com base em similaridades. c) É feito um mapeamento das apenas de variáveis de saída. - Esta afirmação está incorreta, pois o clustering não se concentra apenas nas variáveis de saída, mas sim em todas as variáveis disponíveis para encontrar grupos. d) Todas as alternativas estão corretas. - Como a alternativa c está incorreta, esta opção também está incorreta. e) É útil quando o custo associado à rotulação é muito baixo para possibilitar um processo de treinamento totalmente rotulado. - Esta afirmação está incorreta, pois o clustering é mais útil quando o custo de rotulação é alto. Portanto, a alternativa correta é: b) Esse método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis.

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