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Em problemas de otimização utilizados em ciência de dados, o gradiente de uma função multivariável indica a direção de maior crescimento local da função. Diante do exposto, assinale a alternativa correta.
O gradiente aponta para o menor crescimento da função, orientando a subida da perda.
A derivada parcial mede a variação conjunta das variáveis, eliminando análises pontuais dos parâmetros.
O ponto crítico corresponde ao ponto de descontinuidade da função, inviabilizando métodos baseados em derivadas.
O gradiente reúne derivadas parciais da função, orientando atualizações de parâmetros em métodos de otimização.
A integral definida acumula valores da função, determinando a direção de atualização dos parâmetros.