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O que permite que os carros autônomos naveguem de forma independente?
Redes de infraestrutura
Combustíveis alternativos
Sensores e algoritmos de inteligência artificial
Sistemas de freio automáticos
Acerca da utilização do aprendizado de máquina, complete o texto: Na busca de padrões, é comum a utilização do aprendizado em que um agente externo apresenta ao algoritmo alguns conjuntos de padrões de entrada e seus correspondentes padrões de saída, comparando-se a resposta fornecida pelo algoritmo com a resposta esperada.
O que diferencia a ciência de dados da estatística tradicional?
O que é o overfitting em aprendizado de máquina?
Quando o modelo perde capacidade de previsão devido à falta de dados.
Quando o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, tornando-se incapaz de generalizar.
Quando o modelo consegue identificar padrões que não existem nos dados.
Quando o modelo faz previsões apenas com base em dados ruidosos.
Quando o modelo é simples demais para aprender a complexidade dos dados.
Camadas ocultas requerem algoritmos de aprendizagem que contemplem a atualização dos pesos relacionados às camadas internas. O processo de ativação acontece primeiramente nas camadas ocultas para depois chegar até a camada de saída. A retroalimentação do erro também é feita nos pesos que conectam a(s) camada(s) oculta(s). O algoritmo mais comum utilizado para o treinamento de um perceptron multicamada é:
O que é uma Rede Neural Convolucional (CNN) e onde ela é comumente aplicada?
Uma CNN é uma rede neural simples que aplica uma transformação linear nos dados, sendo ideal para problemas de regressão.
A CNN é uma arquitetura de rede neural profunda projetada para trabalhar com dados espaciais, como imagens, para identificar padrões e objetos.
As CNNs são usadas exclusivamente para análise de dados temporais e séries temporais.
As CNNs são úteis apenas em modelos de aprendizado não supervisionado para agrupar dados.
As CNNs não podem ser usadas em problemas com grandes volumes de dados.
Sobre o exposto, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
Sazonalidade descreve comportamentos que se repetem com determinada periodicidade. Ela pode ser percebida como uma componente oscilatória que apresenta variação ao longo da tendência.
As médias móveis representam valores aleatórios causados por diferentes fatores, dependendo da origem da série temporal. Estes valores, que não se repetem e não apresentam um padrão definido, podem comprometer o resultado de algumas análises.
O ruído é um método muito simples para previsão de valores futuros. Baseia-se na premissa de que o valor futuro é constituído pela média de valores passados.
Tendência pode ser definida como a alteração de longo prazo no nível médio, onde o nível refere-se ao valor ou faixa de valores que a variável pode assumir caso não seja observada tendência em longo prazo.
Segundo Russell (2013), sistemas que implementam sensores geralmente são aplicados em ambientes não observáveis ou parcialmente observáveis. Com base no exposto, assinale a alternativa que apresenta a que a afirmação anterior está se referindo.