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No que se refere às metodologias de inovação e ao desenvolvimento de soluções centradas no usuário, julgue o item subsequente.
No design de produto, a pesquisa em UX foca em questionar diretamente os usuários acerca das funcionalidades e o projeto das interfaces desejadas.
A respeito do desenvolvimento de projetos digitais e do machine learning, julgue o item subsecutivo.
Em validação cruzada k-fold, o modelo é treinado k vezes, cada vez usando uma partição diferente como conjunto de teste, o que produz uma estimativa mais robusta do erro de generalização do que uma única divisão treino-teste.
A respeito do desenvolvimento de projetos digitais e do machine learning, julgue o item subsecutivo.
Em projetos digitais, o escopo pode ser definido integralmente após a implementação, pois a fase de planejamento é dispensável em metodologias ágeis.
A respeito do desenvolvimento de projetos digitais e do machine learning, julgue o item subsecutivo.
Em regra, em algoritmos de gradient boosting, quanto maior o número de estimadores usados, menor o erro de generalização do modelo, pois cada árvore adicionada corrige os erros residuais da anterior.