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Julgue os seguintes itens, a respeito de validação e avaliação de modelos de aprendizagem.
Quanto mais a área sob a curva denominada ROC (receiver operating characteristic) se aproxima de 1, melhor é o desempenho de um modelo de aprendizagem para classificação.
No que se refere a redes neurais, julgue os itens a seguir.
A técnica denominada dropout em redes neurais busca, entre outros objetivos, atuar na regularização da rede, podendo contribuir na mitigação de problemas causados por mínimos locais da função custo do modelo implementado pela rede.
No que se refere a redes neurais, julgue os itens a seguir.
Em uma rede neural com múltiplas camadas, a inserção do nó denominado bias visa garantir a regularização da rede.
No que se refere a redes neurais, julgue os itens a seguir.
A arquitetura de uma rede neural pode ser construída para a resolução de problema de regressão logística com múltiplas classes, ajustando-se, entre outros elementos dessa arquitetura, a camada de saída da rede neural com quantidade de nós igual à quantidade de classes do problema.
Julgue os itens subsequentes, a respeito de regressão logística.
Na regressão logística por meio de aprendizado supervisionado, o emprego de função custo do tipo erro quadrático médio busca transformar a regressão em um problema convexo, para o qual algoritmos embasados em gradiente possuem a vantagem de garantir convergência quase-quadrática, o que acelera o processo de aprendizado.
