Durante o desenvolvimento de um modelo de aprendizado profundo utilizando o Keras, um dos passos cruciais é a compilação do modelo. Esse processo envolve a definição da função de perda, do otimizador e das métricas que serão utilizadas para avaliar o desempenho do modelo durante o treinamento. A escolha correta desses parâmetros pode impactar significativamente a eficácia do modelo em tarefas de classificação, como a previsão da saúde fetal a partir de dados de cardiotocografias. Considerando a importância desse passo, é fundamental entender como o método `compile` funciona e quais são suas implicações. Qual é a função principal do método `compile` em um modelo Keras? Grupo de escolhas da pergunta O método `compile` é responsável por definir a arquitetura da rede neural, incluindo o número de camadas e a quantidade de neurônios em cada camada. O método `compile` é utilizado para ajustar os hiperparâmetros do modelo, como a taxa de aprendizado e o número de épocas de treinamento. O método `compile` é responsável por configurar a função de perda, o otimizador e as métricas que serão utilizadas durante o treinamento do modelo. O método