Geral
Aprendizado Profundo
Semana 4
0
Questão
A detecção de anomalias é um componente essencial em muitos sistemas automatizados, onde é necessário identificar padrões de dados que se desviam significativamente do comportamento esperado. Diversas abordagens não supervisionadas têm sido desenvolvidas para essa tarefa, cada uma com suas características específicas.
Com relação a este contexto e sobre o conteúdo estudado, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:
I. O Isolation Forest é uma técnica robusta para a detecção de anomalias, pois utiliza um modelo baseado em árvores para isolar dados atípicos de maneira eficiente, calculando a pontuação de anomalia a partir do número de pontos de corte necessários para isolar cada amostra.
PORQUE
II. O Autoencoder, ao contrário do Isolation Forest, não requer o cálculo de uma pontuação de anomalia baseada em cortes sucessivos, mas pode atingir um AUC ROC muito alto, mesmo sem o uso de rótulos durante o treinamento, tornando-o mais adequado para tarefas onde o isolamento de anomalias é menos crítico.
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.
Com relação a este contexto e sobre o conteúdo estudado, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas:
I. O Isolation Forest é uma técnica robusta para a detecção de anomalias, pois utiliza um modelo baseado em árvores para isolar dados atípicos de maneira eficiente, calculando a pontuação de anomalia a partir do número de pontos de corte necessários para isolar cada amostra.
PORQUE
II. O Autoencoder, ao contrário do Isolation Forest, não requer o cálculo de uma pontuação de anomalia baseada em cortes sucessivos, mas pode atingir um AUC ROC muito alto, mesmo sem o uso de rótulos durante o treinamento, tornando-o mais adequado para tarefas onde o isolamento de anomalias é menos crítico.
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.