Vamos analisar as duas asserções: 1. Ajuste de hiperparâmetros: A primeira asserção afirma que o ajuste de hiperparâmetros é importante para otimizar o desempenho do modelo de machine learning, pois permite refinar como o modelo responde aos dados de treinamento e afeta diretamente a sua capacidade de generalização. Isso é verdadeiro, pois o ajuste de hiperparâmetros realmente influencia a performance e a generalização do modelo. 2. Métodos como Grid Search e Random Search: A segunda asserção diz que métodos como Grid Search e Random Search são usados para explorar sistematicamente diferentes combinações de hiperparâmetros, assegurando que o modelo atinja a melhor configuração possível para maximizar a precisão nas previsões. Isso também é verdadeiro, pois esses métodos são amplamente utilizados para encontrar a melhor combinação de hiperparâmetros. Agora, vamos às opções: a. A asserção 1 é correta e a 2 é incorreta. (Incorreta, ambas são verdadeiras) b. A asserção 1 é incorreta e a 2 é correta. (Incorreta, ambas são verdadeiras) c. Ambas as asserções são verdadeiras e a 2 justifica a 1. (Correta, a segunda asserção explica a importância da primeira) d. Ambas as asserções são verdadeiras e a 2 não justifica a 1. (Incorreta, a 2 justifica a 1) e. Ambas as asserções são falsas. (Incorreta, ambas são verdadeiras) Portanto, a alternativa correta é: c. Ambas as asserções são verdadeiras e a 2 justifica a 1.