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Quais são as principais aplicações da nanotecnologia na medicina?
Produção de alimentos em larga escala
Desenvolvimento de materiais fotovoltaicos
Tratamento de doenças e liberação controlada de medicamentos
Construção de edifícios sustentáveis
Qual técnica pode ser utilizada para lidar com dados desbalanceados em um modelo de classificação?
Aumento de dados da classe minoritária.
Uso de modelos mais simples, como Linear Regression.
Aumento da quantidade de dados de teste.
Exclusão de variáveis que não são importantes.
Ajuste de hiperparâmetros para melhorar a precisão.
Um condutor cilíndrico longo e reto transporta uma corrente elétrica de 5 A. Qual é a intensidade do campo magnético (B) a uma distância de 10 cm do eixo do condutor? Considere que a permeabilidade do vácuo é
A Lei Orçamentária Anual (LOA) tem por finalidade estimar as receitas e fixar as despesas para determinado exercício financeiro. Contudo, o termo “fixar” não deve ser entendido como sinônimo de algo imutável, uma vez que podem surgir intercorrências na execução do orçamento que demandem alterações na LOA, a serem efetivadas através dos Créditos Adicionais. Sobre o tema, analise as afirmativas as seguir.
Está correto o que se afirma apenas em
Qual é a principal vantagem de usar o Support Vector Machine (SVM) para problemas de classificação?
O SVM sempre gera resultados mais rápidos do que outros algoritmos de classificação.
O SVM é altamente eficaz em problemas com uma grande quantidade de atributos ou variáveis.
O SVM só pode ser usado para classificação binária, não podendo lidar com múltiplas classes.
O SVM não é adequado para problemas com dados não lineares.
O SVM não necessita de dados rotulados para treinamento.
De acordo com Nadkarni et al., no artigo intitulado “Natural language processing: an introduction” e visto no material didático, a linguagem natural é caracterizada por sua frequente ambiguidade, natureza irrestrita e imenso tamanho, possibilitando infinitas de combinação de símbolos. Levando em consideração esta natureza da linguagem natural, quais dois problemas surgem ao tentarmos utilizar uma abordagem padrão de análise de dados?
Por que existe este tipo de recomendação, quando analisamos textos muito grandes?
Textos da web possuem muitas palavras repetidas e que podem causar um erro probabilístico quando analisamos através de GLCP. Por este motivo, fazemos a eliminação destes termos repetidos, chamados do stopwords.
As stopwords são palavras que causam a parada inesperada durante os treinamentos de algoritmos de classificação e de stemming. Por este motivo, devemos retirá-las dos textos quando fizermos estes tipos de análise.
Em textos muito grandes existem muitas palavras com pouco sentido semântico e que podem atrapalhar uma análise de contexto. Ao retirarmos palavras que não possuem conteúdo relevante, evidenciamos os sentimentos e significados dos textos.
A eliminação de stopwords deve ser realizada apenas em textos da web, por conterem elementos irrelevantes ao entendimento do discurso, como hashtags, marcações HTML, emojis e outros símbolos.
Em textos muito grandes, a eliminação das stopwords ajuda a reduzir a quantidade de palavras a serem analisadas, principalmente pela característica repetitiva dos textos de WEB. Mesmo eliminando palavras importantes como substantivos e adjetivos, ainda é possível realizar uma análise destes textos e de forma mais leve, computacionalmente falando.
Qual das seguintes opções é uma desvantagem do modelo k-NN?
Ele é muito simples e não captura padrões complexos.
Ele não exige dados de treinamento.
Ele é ineficiente quando há muitos dados e muitas variáveis.
Ele é muito sensível a dados desbalanceados.
Ele não é aplicável a problemas de regressão.
Qual dos seguintes filósofos é mais conhecido por desenvolver a ideia do "imperativo categórico" como princípio central de sua ética?
Friedrich Nietzsche
Immanuel Kant
John Stuart Mill
David Hume