Questões de Underfitting e Overfitting (TI)
Inteligência Artificial, PLN e IA Generativa · Undertitting e Overfitting
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Questão 1 · Certo ou Errado
Treinar um modelo muito complexo com poucos exemplos de treino é uma combinação que protege contra o overfitting, pois o modelo tem pouco a memorizar.
Questão 2 · Certo ou Errado
Normalizar os dados usando média e desvio calculados sobre toda a base, antes de separá-la em treino e teste, configura vazamento de dados.
Questão 3 · Múltipla escolha
Um modelo obtém 98% de acurácia no treino e 70% no teste. O diagnóstico e uma correção adequada são, respectivamente:
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