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Nas RNAS, os neurônios transmitem sinais através de impulsos elétricos e esses sinais chegam até os neurônios através dos dendritos e saem através dos axônios. As mesmas são baseadas nos comportamentos dos neurônios no cérebro. Uma das características associadas às RNAs é serem caracterizadas por um modelo de:
A
processamento interativo e centralizado
B
processamento simulado e distribuído
C
processamento paralelo e centralizado
D
processamento sequencial e distribuído
E
processamento paralelo e distribuído

Qual é o principal objetivo do gradient descent (gradiente descendente) no treinamento de redes neurais?

A
Aumentar a complexidade do modelo para melhorar o desempenho.
B
Ajustar os pesos da rede neural para minimizar a função de perda.
C
Aumentar a quantidade de dados de treinamento.
D
Reduzir a quantidade de camadas na rede neural.
E
Regularizar os dados de entrada.

Considerando aplicações práticas em relação às RNAs para melhorar seu desempenho, assinale a alternativa INCORRETA:

A
Desenhos de mapas.
B
Reconhecimento de voz.
C
Diagnóstico de pacientes para o auxílio à tomada de decisão.
D
Reconhecimento facial através de imagens.

Qual é a principal função da biblioteca PyTorch?

A

Manipulação de dados tabulares.

B

Criação de gráficos estáticos para visualização.

C

Desenvolvimento de redes neurais e aprendizado profundo.

D

Processamento de imagens e vídeos.

E

Extração de dados de bancos relacionais.

A indução realiza-se em três etapas ou fases, que são:

  1. Observação dos fenômenos com a finalidade de descobrir as causas de sua manifestação.
  2. Descoberta da relação entre eles por intermédio da comparação.
  3. Generalização da relação encontrada entre os fenômenos e fatos semelhantes, muitos dos quais ainda não observados.

Assinale a alternativa correta:

A
Há coerência na sequência apresentada.
B
A sequência correta é I, III, II.
C
A sequência correta é II, I, III.
D
A sequência correta é II, III, I.
E
A sequência correta é III, II, I.

O trecho apresentado trata do uso de coeficientes como um método de redução da dimensionalidade em pesquisas. Assim, considerando o excerto e os conteúdos sobre Redução de Dimensionalidade, analise as afirmativas a seguir:


I. A utilização de técnicas que permitem a redução de dimensionalidade baseia-se na busca de uma série reduzida de variáveis medidas através dos dados originais.


II. A metodologia usada na elevação da quantidade de dimensões inseridas aos dados brutos permite a aglomeração de atributos.


III. As técnicas de redução de dimensionalidade podem ser usadas também para possibilitar a visualização dos dados.


IV. A redução de dimensionalidade é uma das principais maneiras de transposição existentes, já que permite a elevação dos subconjuntos de requisitos.

A
I e II.
B
I e IV.
C
III e IV.
D
I e III.
E
II e III.

As redes neurais em sistemas de apoio a decisão, são desenvolvidas para ajudar as pessoas a resolver problemas complexos em diversas situações da vida real. Elas podem aprender e modelar relações entre entradas e saídas de dados que são não-lineares e complexos. Tendo como resultado, as redes neurais possibilitam melhorarias nos processos de decisão em diversas áreas, a destacar:

  • V Avaliação do ecossistema
  • V Controle de qualidade e de processos
  • V Diagnósticos médicos
  • V Otimização de logística para redes de transporte
  • V Identificação de compostos químicos
A
Avaliação do ecossistema
B
Controle de qualidade e de processos
C
Diagnósticos médicos
D
Otimização de logística para redes de transporte
E
Identificação de compostos químicos

Qual dos seguintes conceitos está mais diretamente associado à teoria do apego de John Bowlby?

A

Condicionamento clássico

B

Conformidade social

C

Estrutura de personalidade

D

Vínculo afetivo

O conjunto de dados é comumente dividido em três subconjuntos: treino, validação e teste. Sobre cada subconjunto é correto afirmar:


i. O conjunto de treino é utilizado para ajustar os parâmetros do modelo, i.e., pesos.

ii. O conjunto de validação é utilizado para avaliar a capacidade de generalização dos modelos e, como consequência, auxiliar na seleção do melhor conjunto de hiperparâmetros.

iii. O conjunto de teste é usado para aferir a acurácia final do modelo gerado.

iv. Todos os subconjuntos devem vir da mesma distribuição de dados.


Assinale a alternativa correta:

A
Apenas as alternativas ii, iii e iv estão corretas.
B
Todas as alternativas estão corretas.
C
Apenas as alternativas i e iii estão corretas.
D
Nenhuma das alternativas está correta.
E
Apenas as alternativas i e ii estão corretas.