A respeito de técnicas de redução de dimensionalidade, julgue os itens subsecutivos.

Quando da configuração dos parâmetros do autoencoder, o tamanho do espaço latente é uma informação crucial, pois determina o tamanho do espaço onde os dados de entrada serão comprimidos.

Acerca da avaliação de modelos de classificação, julgue os itens que se seguem.

Um modelo de classificação que apresenta alta revocação é útil em contextos em que seja crucial identificar a maior quantidade possível de casos positivos, mesmo que isso resulte em um número maior de falsos positivos.

O SVM classifica os dados encontrando uma linha ou hiperplano ideal; essa linha de separação é encontrada entre duas classes distintas pela análise dos dois pontos, um de cada grupo, mais próximos da outra classe.

Uma das formas de se realizar um agrupamento é por meio de técnicas de agrupamento baseadas em hierarquia, em que se pode criar estrutura hierárquica de acordo com a proximidade entre os indivíduos, o que resulta em uma árvore binária.

SVM é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que pode ser usado para desafios de classificação ou regressão.

Deep learning é um tipo de aprendizado de máquina que usa redes neurais artificiais para permitir que sistemas digitais aprendam e tomem decisões com base em dados não estruturados e não rotulados.

Julgue os próximos itens, relativos a Naive Bayes e random forest.

O algoritmo de classificação Naive Bayes pode ser utilizado para o cálculo da probabilidade de ocorrência de um evento, com base em probabilidades obtidas em eventos numéricos passados, e, por isso, não pode ser empregado em atividades de classificação textual.

Julgue os próximos itens, relativos a Naive Bayes e random forest.

Random forest é um algoritmo de classificação que permite a realização de mineração dos dados por meio da criação de estruturas de aprendizagem a partir de uma base de dados na qual se utiliza uma única árvore de decisão para a classificação dos dados.

Julgue os próximos itens, relativos a Naive Bayes e random forest.

Naive Bayes é um algoritmo de classificação baseado na aprendizagem por reforço, em que um agente realiza uma ação e recebe uma recompensa de acordo com o resultado dessa ação por meio da implementação do teorema de Bayes, com o objetivo de encontrar a probabilidade a posteriori.

Julgue os próximos itens, relativos a Naive Bayes e random forest.

Tamanho do nó, número de árvores e número de recursos amostrados, ou número de preditores amostrados, são parâmetros de algoritmos random forest.