1. Em uma situação hipotética, em que deve ser realizada a análise de algoritmo, pense na situação em que o algoritmo adotado não foi o ideal para a obtenção dos resultados, induzindo a erros de dados. Portanto essa situação deverá ser revista de modo a alcançar resultados precisos, trazendo confiabilidade ao processo.
Dessa forma, assinale a alternativa correta sobre o que poderia ser realizado nessa situação para resolver o problema, sabendo-se que haverá novo treinamento e que existe a necessidade de armazenamento de dados na memória.
a. Nessa situação, o mesmo algoritmo deveria continuar sendo usado, até dar certo, até o fim.
b. Caso o problema fosse complexo, o algoritmo poderia ser trocado por outro, como o K-NN.
c. O acúmulo de objetos com ruído resolveria o problema, principalmente os de outra classe.
d. Deveria ser realizada a redução do espaço do problema, sendo o K-NN o algoritmo rápido.
e. Seria ideal o algoritmo lazy, mesmo em caso de necessitar de representação compacta.
Dessa forma, assinale a alternativa correta sobre o que poderia ser realizado nessa situação para resolver o problema, sabendo-se que haverá novo treinamento e que existe a necessidade de armazenamento de dados na memória.
a. Nessa situação, o mesmo algoritmo deveria continuar sendo usado, até dar certo, até o fim.
b. Caso o problema fosse complexo, o algoritmo poderia ser trocado por outro, como o K-NN.
c. O acúmulo de objetos com ruído resolveria o problema, principalmente os de outra classe.
d. Deveria ser realizada a redução do espaço do problema, sendo o K-NN o algoritmo rápido.
e. Seria ideal o algoritmo lazy, mesmo em caso de necessitar de representação compacta.
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Na situação em que o algoritmo adotado não foi o ideal, induzindo a erros de dados e com a necessidade de novo treinamento e armazenamento de dados na memória, a alternativa correta é b. Caso o problema fosse complexo, o algoritmo poderia ser trocado por outro, como o K-NN.
Dados sobre o K-NN (K-Nearest Neighbors)
A escolha do algoritmo desempenha um papel crucial na análise de dados e processamento de informações. Quando o algoritmo escolhido não está fornecendo os resultados desejados e induz a erros de dados, é fundamental reconsiderar a seleção do algoritmo. A alternativa b, que sugere a troca do algoritmo por um mais apropriado, como o K-NN (K-Nearest Neighbors), é a abordagem adequada para resolver o problema. O K-NN é um algoritmo de aprendizado de máquina que se baseia na proximidade dos dados e pode ser mais apropriado para situações em que o algoritmo anterior não está funcionando adequadamente. A troca do algoritmo pode melhorar a precisão e a confiabilidade do processo de análise de dados.
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#SPJ1
Resposta:
b. Caso o problema fosse complexo, o algoritmo poderia ser trocado por outro, como o K-NN.
Explicação: Corrigido pelo AVA