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Em qual situação a técnica de dropout é mais útil?
Para aumentar a complexidade do modelo e melhorar a previsão.
Para reduzir o tempo de treinamento da rede neural.
Para prevenir o overfitting, desativando aleatoriamente neurônios durante o treinamento.
Para melhorar a precisão dos dados de entrada antes do treinamento.
Para otimizar a função de erro.
Com objetivo de obter informações por meio do aprendizado de máquina, verificou-se que o processo que estava sendo realizado consistia em examinar as características de determinado objeto e atribuir-lhe uma ou mais classes; verificou-se também o uso de algoritmos de aprendizado supervisionados. Identifique que ação está sendo realizada:
Qual é a principal vantagem do algoritmo k-means para agrupamento de dados?
Ele pode lidar com dados não lineares.
Ele não precisa especificar o número de clusters a priori.
Ele é eficiente em termos de computação e fácil de implementar.
Ele não necessita de inicialização de parâmetros.
Ele sempre gera resultados ideais para dados grandes.
Nos agrupamentos hierárquicos, um dendrograma é uma árvore que controla quando os clusters são criados e que determina qual é a métrica das distâncias.
Com relação às técnicas de buscas usadas em inteligência artificial, considere as afirmativas a seguir.
I. Um algoritmo genético é uma busca de subida de encosta (Hill Climbing) estocástica em que é mantida uma grande população de estados. Novos estados são gerados por mutação e por crossover, que combina pares de estados da população.
II. A busca em largura, em profundidade e de custo uniforme são casos especiais de busca pela melhor escolha (Best First).
III. A busca A* expande nós com valor mínimo para f(n) = g(n) + h(n). A* é completa e ótima, desde que se possa garantir que h(n) seja admissível.
Assinale a alternativa correta.
Qual tecnologia tem ganhado destaque na segurança privada para melhorar o monitoramento e análise de riscos?
Veículos não tripulados para transporte de valores.
Inteligência artificial para análise de dados.
Drones autônomos para patrulhamento.
Sensores biométricos para controle de acesso.
Sistemas de reconhecimento facial.
Sobre os neurônios ocultos de uma rede MLP é correto afirmar:
- Utilizam funções de ativação lineares com o objetivo de produzir eixos não correlacionados.
- A função de ativação deve ser contínua e diferenciável.
- São equivalentes aos neurônios da rede Perceptron e respondem de forma binária ao estímulo recebido.
- Os neurônios ocultos têm por finalidade extrair características dos dados de entrada, permitindo o aprendizado de funções complexas.
Correlacione os itens a seguir:
(S) Treinamento supervisionado
(N) Treinamento não supervisionado
I- A rede aprenda a partir de padrões conhecidos
II- O treinamento é direcionado para diminuir o erro na saída
III- Os padrões de treinamento possuem apenas entradas
Assinale a alternativa que apresenta a correlação CORRETA.