Questão 37 — Gradiente Descendente (Ciência de Dados) — Serviço de Seleção do Pessoal da Marinha (SSPM) · Marinha do Brasil 2021

Ciência de Dados Gradiente Descendente

Serviço de Seleção do Pessoal da Marinha (SSPM) 2021

Marinha do Brasil · Ingresso no Quadro Técnico do Corpo Auxiliar da Marinha (CP-T) — Informática · Caderno Amarela

Gabarito disponível

Segundo GRUS (2016), sobre o procedimento de utilização de Gradiente Descendente para encontrar mínimas e máximas de funções, é correto afirmar que:

Selecione uma alternativa A) Se uma função possui uma mínima global única, é provável que esse procedimento a encontre. B) Se uma função possui mínimas múltiplas (locais), esse procedimento encontrará a melhor mínima. C) Se uma função possui mínimas múltiplas (locais), esse procedimento talvez encontre a errada e, nesse caso, você talvez tenha que reiniciar o procedimento a partir do mesmo ponto inicial. D) Se uma função não possui mínima, então ao final do procedimento será encontrada a máxima. E) Gradiente é o vetor das integrais parciais.

Resolução comentada

Gradiente descendente tende a achar o mínimo global quando ele é único.

Em Grus (2016), o gradiente descendente anda no sentido oposto ao gradiente. Se a função tem um único mínimo global, o procedimento provavelmente o encontra. Com vários mínimos locais, ele pode parar em um mínimo ruim.

Análise das alternativas

B) Errada: com mínimos locais não há garantia de achar o melhor. C) Errada: reiniciar do mesmo ponto inicial levaria ao mesmo resultado, e o correto seria reiniciar de pontos diferentes. D) Errada: o procedimento não converge para um máximo quando não há mínimo. E) Errada: o gradiente é o vetor das derivadas parciais, não das integrais.

Referência: GRUS, Joel. Data Science do Zero (2016) – capítulo Gradiente Descendente.

Resolução comentada do VaiConcursos.