Questões
Pratique com questões de diversas disciplinas e universidades
6.098 questões encontradas(exibindo 10)
Considerando o texto acima e valendo-se do seu conhecimento sobre aprendizagem de máquina, de maneira simplificada podemos dizer que a principal diferença entre os modelos é:
Em um robô que opera em um ambiente dinâmico, como uma fábrica, é importante que ele possa se adaptar a mudanças rápidas. Qual abordagem pode ser utilizada para aumentar a flexibilidade do robô?
Programação rígida e inflexível.
Implementação de algoritmos de aprendizado de máquina.
Uso de sensores limitados.
Restrições de movimento.
Assinale abaixo o que caracteriza as redes neurais no contexto da Inteligência Artificial:
Analise as afirmativas e marque a opção correta.
I- Nos âmbitos organizacional e de negócios, objetivos estratégicos e operacionais devem ser definidos ao se avaliar as habilidades organizacionais disponíveis para cumpri-los.
PORQUE
II- Questões de cultura organizacional envolvendo iniciativas de BI e a motivação para tais iniciativas e procedimentos de compartilhamento intraorganizacional de melhores práticas de BI precisam ser considerados pelo alto escalão - com planos prontos para preparar a organização para as mudanças.
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta.
Atualmente, estamos vivendo uma pandemia de crimes. Entre esses diversos tipos de crime estão as fraudes de documentos e obras de artes. Nesse sentido, selecione a opção correta que apresente uma aplicação de visão computacional que evita fraudes.
Uma das atribuições do biomédico é a classificação ovocitária após a punção folicular. Essa classificação é baseada na morfologia dos óvulos e, de acordo com ela, podemos estimar o sucesso dos tratamentos de fertilização. Sobre a classificação ovocitária, assinale a alternativa que contém, de forma correta, o grau de maturidade dos óvulos na ordem do mais imaturo para o mais maduro.
Em aprendizado de máquina, o que é a métrica de AUC (Area Under the Curve)?
A área sob a curva de erro do modelo.
A área sob a curva ROC, que indica a capacidade do modelo de classificar corretamente as classes positivas e negativas.
A área que indica a precisão do modelo.
A área utilizada para reduzir o overfitting.
A área usada para ajustar os parâmetros do modelo.
O que é o problema do viés-variância em aprendizado de máquina?
O viés e a variância são termos relacionados apenas a redes neurais e não afetam outros tipos de modelos.
O viés se refere ao erro introduzido por um modelo muito simples, enquanto a variância se refere ao erro causado por um modelo muito complexo.
O viés e a variância sempre causam overfitting, independentemente do modelo utilizado.
O viés é desejável, pois sempre ajuda a melhorar a precisão do modelo.
A variância refere-se à incerteza nos dados e não é afetada pelo modelo.
A eficácia de qualquer modelo de aprendizado de máquina depende em grande parte da qualidade dos dados utilizados para o treinamento. Dados imprecisos, incompletos ou tendenciosos podem levar a modelos ineficientes, ou injustos. Portanto, é fundamental que se dedique uma atenção rigorosa à coleta, limpeza e preparação de dados.
Este processo inclui técnicas como:
- I. Redução de dimensionalidade;
- II. Tratamento de valores ausentes;
- III. Normalização de dados;
- IV. Identificação de outliers.
Assinale a alternativa correta:
Qual é o principal objetivo da técnica de análise de componentes principais (PCA)?
Reduzir a dimensionalidade dos dados, mantendo a maior parte da variabilidade.
Melhorar a acurácia dos modelos de aprendizado supervisionado.
Normalizar os dados para que todos tenham a mesma escala.
Encontrar os valores médios de todas as variáveis.
Aumentar o número de variáveis para melhorar a performance do modelo.