Questão 98991 de Tecnologia da Informação - PORTAL CONCURSOS 2025

Questão

ID 98991

Disciplina: Tecnologia da Informação

Assunto: Algoritmos de ML - SVM (Support Vector Machine)

Ano: 2025 Banca: PORTAL CONCURSOS Órgão: PORTAL CONCURSOS

As Máquinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machines - SVM) são modelos supervisionados robustos para classificação e regressão. Uma de suas características mais poderosas é o 'truque do kernel' (kernel trick), que permite ao SVM operar em um espaço de características de alta dimensionalidade sem calcular explicitamente as coordenadas dos dados nesse espaço. Sobre os kernels em SVM, assinale a alternativa correta.

Alternativa A:
O kernel linear é adequado apenas para dados linearmente separáveis e é computacionalmente o mais caro, pois requer o cálculo de produtos escalares no espaço original.
Alternativa B:
O kernel polinomial de grau 'd' mapeia os dados para um espaço de características de dimensão finita, sendo capaz de encontrar fronteiras de decisão não-lineares. Um grau muito alto pode levar a overfitting.
Alternativa C:
O kernel RBF (Radial Basis Function) mapeia os dados para um espaço de características de dimensão finita, cuja complexidade é controlada pelo hiperparâmetro gamma. Valores pequenos de gamma criam uma fronteira de decisão mais complexa.
Alternativa D:
O truque do kernel consiste em substituir o produto escalar entre os vetores de características no espaço transformado por uma função de kernel aplicada aos vetores no espaço original, o que é sempre mais eficiente do que a transformação explícita dos dados.
Alternativa E:
A escolha do kernel e de seus hiperparâmetros (como 'C' e 'gamma') não afeta significativamente a performance do modelo, sendo o SVM um algoritmo robusto a essas variações.

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