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Qual é a principal vantagem das máquinas de vetor de suporte (SVM) em problemas de classificação de grandes volumes de dados?
Elas são mais rápidas do que redes neurais profundas.
Elas conseguem encontrar margens de separação ótimas mesmo em espaços de alta dimensão.
Elas não necessitam de pré-processamento dos dados.
Elas são mais eficazes para problemas de clustering.
Elas requerem apenas uma pequena quantidade de dados para treinar.
Quem foi o criador das Redes Adversariais Generativas (GANs)?
Yann LeCun
Ian Goodfellow
Geoffrey Hinton
Andrew Ng
Dentro do processamento de linguagem natural temos uma subdivisão de áreas de especialização, ou tarefas que procuram entender: a estrutura do texto, sentido passado nas mensagens, e referências e co-referências. São assim chamadas então respectivamente de:
Sobre séries temporais, associe os itens, utilizando o código a seguir:
As séries temporais são constituídas por observações autocorrelacionadas e como tal não podem ser permutadas entre si, contudo a suposição em relação à independência entre observações não é necessária para aplicar as técnicas de Análise em Componentes Principais.
I- Tendência.
II- Sazonalidade.
III- Ruído.
IV- Médias Móveis.
Qual é o papel do gradiente descendente na otimização de modelos?
Ele ajusta os parâmetros do modelo para minimizar a função de perda, buscando o ponto mínimo.
Ele seleciona automaticamente o número de camadas para redes neurais.
Ele reduz o número de variáveis no modelo sem comprometer sua acurácia.
Ele determina quais variáveis de entrada são mais importantes para o modelo.
Ele divide os dados em subconjuntos para validação cruzada.
Qual foi a principal causa da Revolução Francesa, que teve início em 1789?
A invasão da França pela Inglaterra
A desigualdade social e econômica entre os diferentes estados da sociedade
A descoberta de novos continentes
A influência das ideias do Iluminismo na monarquia absolutista
O que é uma matriz de confusão em modelos de classificação?
Uma tabela usada para avaliar o desempenho do modelo, mostrando verdadeiros e falsos positivos e negativos.
Uma técnica de redução de dimensionalidade para melhorar a acurácia.
Um tipo de gráfico usado para identificar padrões nos dados.
Um algoritmo de aprendizado supervisionado que realiza classificações binárias.
Um modelo de redes neurais para prever valores contínuos.
Qual é a principal função da função de perda em um modelo de aprendizado supervisionado?
Determinar se o modelo é eficiente o suficiente para ser aplicado.
Medir a diferença entre a previsão do modelo e o valor real, orientando a otimização do modelo.
Estabelecer a regularização do modelo.
Determinar a complexidade do modelo durante o treinamento.
Calcular a acurácia do modelo nos dados de treinamento.
A robótica de exploração subaquática apresenta desafios únicos. Qual das seguintes tecnologias é frequentemente utilizada para comunicação em robôs subaquáticos?
Ondas de rádio
Comunicação acústica
Fibra ótica
Ethernet