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O avanço das redes neurais modernas trouxe grandes benefícios para diversas áreas, mas também impôs desafios significativos, como o alto custo computacional e a necessidade de grandes volumes de dados rotulados. Técnicas como ______________ que reduzem a complexidade do modelo sem comprometer sua precisão têm sido amplamente exploradas para mitigar as exigências computacionais. Além disso, abordagens como ______________ que permitem o uso de dados não rotulados para melhorar o desempenho do modelo têm ganhado espaço em setores onde a rotulagem manual é inviável ou dispendiosa. As lacunas são corretamente substituídas por:
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Antonio Araujo

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As lacunas podem ser corretamente substituídas por: 1. pruning (ou poda), que reduz a complexidade do modelo sem comprometer sua precisão. 2. aprendizado semi-supervisionado ou aprendizado por transferência, que permitem o uso de dados não rotulados para melhorar o desempenho do modelo. Essas técnicas ajudam a mitigar os desafios associados ao alto custo computacional e à necessidade de grandes volumes de dados rotulados.

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