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O que é a técnica de dropout em redes neurais?
A exclusão de variáveis irrelevantes do conjunto de dados de entrada.
A desativação aleatória de neurônios durante o treinamento para evitar overfitting.
A troca de uma função de ativação linear por uma não linear.
A normalização das entradas para melhorar a convergência.
A combinação de múltiplas redes neurais em uma única rede.
Qual das seguintes opções é a mais importante ao estabelecer um Projeto de Vida?
Definir metas financeiras de curto prazo.
Identificar e compreender seus valores e paixões.
Buscando a aprovação dos outros.
Focar exclusivamente na carreira profissional.
Qual é a principal função da técnica de regularização L2?
Ela penaliza grandes valores nos coeficientes dos parâmetros, mas de uma forma mais suave do que L1.
Ela reduz a quantidade de dados necessários para treinamento do modelo.
Ela aumenta a complexidade do modelo para aprender padrões mais complicados.
Ela cria redes neurais profundas com muitas camadas ocultas.
Ela evita que o modelo aprenda características irrelevantes nos dados de treinamento.
Os métodos de busca em espaço de estados são muito úteis para resolver problemas práticos. Nesse sentido, selecione a opção correta que trata sobre os métodos de busca no espaço de estados.
A função de desempenho é aplicada para medir a qualidade de uma solução.
Para medir a qualidade de uma solução, o agente aplica uma função de utilidade.
Apesar de existirem algumas estratégias para resolver um problema no espaço de estados, todas elas conduzirão à solução alvo.
A escolha de um determinado estado no caminho de uma solução é feita de forma determinística.
Ao longo das iterações de um agente, ele pode fazer uma sucessão de escolhas que sempre conduzirão à solução alvo do problema.
Em um modelo de aprendizado supervisionado, qual é a principal vantagem do uso do algoritmo XGBoost?
Ele é mais simples que outros algoritmos e exige menos recursos computacionais.
Ele é um modelo de regressão que pode lidar apenas com dados numéricos.
Ele é uma implementação de árvores de decisão que utiliza gradient boosting para melhorar a acurácia do modelo.
Ele é usado apenas para problemas de classificação com dados binários.
Ele trabalha apenas com dados não rotulados.
O que é uma rede neural convolucional (Convolutional Neural Network - CNN) comumente usada?
Análise de texto em PLN.
Processamento de dados tabulares.
Visualização de dados em gráficos dinâmicos.
Processamento de imagens e visão computacional.
Análise estatística de séries temporais.
Qual das seguintes opções melhor descreve o conceito de "capital social" na Sociologia?
A riqueza acumulada por um indivíduo ou grupo, considerando bens materiais e financeiros.
A rede de relacionamentos e conexões sociais que facilita a cooperação e o acesso a recursos.
A educação formal adquirida por um indivíduo ao longo da vida, incluindo diplomas e certificações.
A importância dos recursos naturais e ambientais para a sobrevivência de uma sociedade.
A robótica é uma área interdisciplinar que combina várias disciplinas.
Qual das seguintes áreas é fundamental para o desenvolvimento de sistemas de controle em robótica?
Filosofia
Matemática
Sociologia
História
Qual a principal diferença entre aprender com rótulos e aprender sem rótulos?
No aprendizado com rótulos, não se precisa de dados para treinar o modelo.
O aprendizado com rótulos usa dados rotulados, enquanto o aprendizado sem rótulos usa dados não rotulados.
No aprendizado com rótulos, os dados são mais dispersos.
O aprendizado sem rótulos não necessita de modelos matemáticos.
No aprendizado com rótulos, o modelo pode aprender sozinho.
O que caracteriza a Inteligência Artificial fraca (IA estreita) em comparação com a IA forte?