Quando se faz uma análise de dados, considerando u...

Q: Quando se faz uma análise de dados, considerando um modelo DDD (data-driven decision-making), é comum treinar modelos de classificadores/regressores para ajudar na tomada de decisões. Acerca desses mo

A) Um conjunto maior de dados, em geral, não possibilita o treinamento de modelos mais complexos. | B) Precisa-se considerar a quantidade de dados disponíveis e a complexidade do problema para se escolher o melhor modelo. | C) É sempre recomendado treinar os modelos em clusters de computadores, pois todos os modelos precisam de muita computação para treinar. | D) Existe um conjunto de métricas que devem ser sempre utilizadas para testar os modelos, independente do problema analisado. | E) É uma boa prática testar os modelos nos dados utilizados para treiná-los com o objetivo de avaliar seus resultados.

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Ano: 2018Banca: IADESOrganização: APEX BrasilDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados

Quando se faz uma análise de dados, considerando um modelo DDD (data-driven decision-making), é comum treinar modelos de classificadores/regressores para ajudar na tomada de decisões. Acerca desses modelos, assinale a alternativa correta.

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