Determinado parâmetro !$ \beta !$ será estimado recursivamente com a ajuda de um método de otimização matemática com base em uma função objetivo !$ g(\beta) !$. Para essa estimação, a base de dados de treinamento consistirá de n observações.

Considerando essa situação hipotética, julgue o item a seguir.

Em cada iteração na estimação do parâmetro !$ \beta !$, o método do gradiente descendente requer !$ n !$ observações da base de treinamento, ao passo que o método do gradiente descendente estocástico utiliza uma observação selecionada aleatoriamente dessa base de treinamento.