A aplicação do algoritmo AdaBoost, utilizando classificadore...

Vamos analisar a questão proposta e entender como resolvê-la adequadamente.

No contexto apresentado, temos um modelo classificador que foi criado utilizando o algoritmo AdaBoost combinado com classificadores SVM. Esse modelo alcançou uma excelente precisão, porém, possui requisitos computacionais que excedem a capacidade da plataforma onde deve ser aplicado.

A questão central é encontrar uma técnica que permita contornar este problema de alta demanda computacional.

A alternativa correta é a C - poda (pruning).

Poda é uma técnica utilizada para simplificar modelos, como árvores de decisão, removendo partes do modelo que possuem pouca importância ou que não contribuem significativamente para a precisão. Esta técnica ajuda a reduzir a complexidade do modelo e, consequentemente, os requisitos computacionais, tornando-o mais adequado a plataformas menos potentes.

Agora, vamos entender por que as outras alternativas estão incorretas:

A - boosting parcial: Boosting é uma técnica de aprendizado de máquina para melhorar a performance, mas não lida com a redução de requisitos computacionais. Portanto, não seria eficaz para resolver o problema apresentado.

B - compressão: Embora a compressão possa reduzir o tamanho de dados, ela não é diretamente aplicada para reduzir a complexidade de modelos de aprendizado em termos de processamento computacional.

D - boosting suavizado: Essa técnica é mais voltada para lidar com questões de overfitting e melhorar a robustez do modelo, mas não necessariamente reduz os requisitos computacionais do modelo em execução.

Portanto, a alternativa que realmente aborda o problema de otimizar os requisitos computacionais de um modelo é a poda.

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