Analise as afirmativas abaixo, em relação à técnica de otim...

A alternativa correta é a E - Todas as afirmativas são verdadeiras.

Vamos analisar cada afirmativa para entender por que todas são verdadeiras e como elas se relacionam com o tema do gradiente descendente, uma técnica de otimização amplamente utilizada em aprendizado de máquina e inteligência artificial.

Afirmativa I: "Se uma função possui um ponto de mínimo global único, pode ser encontrado pela técnica."

O gradiente descendente é uma técnica que busca encontrar o ponto de mínimo (ou máximo) de uma função iterativamente, movendo-se na direção negativa do gradiente. Se a função possui um único mínimo global, a técnica é capaz de encontrá-lo, pois seguirá o caminho de descida até chegar nesse ponto. Portanto, esta afirmativa é verdadeira.

Afirmativa II: "É utilizada para minimizar o erro de um modelo."

O gradiente descendente é amplamente utilizado para ajustar modelos de aprendizado de máquina, como redes neurais, minimizando a função de perda ou erro. Isso é feito ajustando iterativamente os parâmetros do modelo para reduzir o erro entre as previsões do modelo e os valores reais. Assim, essa afirmativa também é verdadeira.

Afirmativa III: "Se uma função possui pontos mínimos múltiplos (locais), o procedimento talvez não encontre o mínimo global."

Esta afirmativa destaca uma limitação do gradiente descendente. Para funções com múltiplos mínimos locais, o algoritmo pode se prender em um desses mínimos locais e não alcançar o mínimo global, especialmente se não houver variações na inicialização ou se não forem usadas técnicas adicionais para escapar de mínimos locais. Essa possibilidade faz com que a afirmativa seja verdadeira.

Portanto, como todas as afirmativas são corretamente relacionadas ao funcionamento e às características do gradiente descendente, a opção correta é a E.

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