Questão nº 71
Questão de Engenharia Elétrica/Eletrônica · CEBRASPE PF 2025 (nº 71)
Em relação ao aprendizado supervisionado aplicado a problemas de regressão linear, julgue os itens que se seguem.
Na regressão linear por meio de aprendizado supervisionado com o emprego da técnica denominada stochastic gradient descent, em cada iteração do processo de minimização da função custo, todas as amostras do conjunto de treinamento são utilizadas no ajuste do modelo a ser determinado.
Resposta comentada
O conceito-chave é que existem duas formas principais de atualizar os pesos do modelo na regressão linear: o gradiente descendente em lote (batch), que usa todas as amostras, e o gradiente descendente estocástico (SGD), que usa apenas uma amostra (ou um pequeno lote) por iteração. A pegadinha está em trocar o nome da técnica pelo comportamento da outra.
- Correta: Errado. O item descreve o comportamento do batch gradient descent, não do stochastic gradient descent, que por definição usa "uma amostra" (ou mini-lote) por iteração, e não "todas as amostras".
Como ficaria certo: Na regressão linear por meio de aprendizado supervisionado com o emprego da técnica denominada batch gradient descent, em cada iteração do processo de minimização da função custo, todas as amostras do conjunto de treinamento são utilizadas no ajuste do modelo a ser determinado.
Fonte: CEBRASPE PF 2025 Perito Criminal Federal - Engenharia Elétrica/Eletrônica. Reproduzida para fins de estudo.