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Em um robô que opera em ambientes de resgate, qual é a importância da comunicação entre os robôs e os operadores humanos?

A

Comunicação não é necessária.

B

A comunicação é crucial para coordenar ações e garantir a segurança.

Qual técnica pode ser utilizada para melhorar o desempenho de um modelo quando há problemas de overfitting?

A

Aumentar a complexidade do modelo.

B

Reduzir a quantidade de dados de treinamento.

C

Utilizar regularização ou simplificação do modelo.

D

Aplicar validação cruzada.

E

Remover outliers dos dados.

Qual é um dos maiores desafios éticos da IA?

A

Aumento do custo de produção

B

Falta de energia para alimentar os sistemas

C

Preconceito nos dados e decisões algorítmicas

D

Redução da qualidade dos produtos

E

Dificuldade em programar jogos

Qual é o conceito que se refere a abstração que permeia comportamento inteligente, seja por algoritmos com aprendizado ou por robôs projetados para alguma?

A
Conceito de agente inteligente.
B
Conceito de armazenamento de informação.
C
Conceito de sensores.
D
Conceitos de.

Em modelos de regressão, o que significa multicolinearidade?

A

A presença de uma forte relação não linear entre as variáveis independentes.

B

A presença de uma relação linear fraca entre as variáveis independentes.

C

A presença de muitas variáveis irrelevantes no modelo.

D

A presença de alta correlação entre duas ou mais variáveis independentes, o que pode dificultar a interpretação do modelo.

E

A ausência de correlação entre as variáveis independentes.

Qual técnica pode ser usada para avaliar o desempenho de um modelo de classificação?

A

Métricas como accuracy, precision, recall e F1-score.

B

Apenas a análise visual dos dados de entrada.

C

A validação apenas no conjunto de dados de treinamento.

D

Medindo apenas a quantidade de dados de entrada.

E

A métrica mean squared error (MSE).

O uso de redes neurais artificiais é uma técnica computacional que simula a maneira de aprendizagem do cérebro humano. Essas redes tem como unidade básica de processamento os neurônios biológicos que recebem as informações de entrada por uma fonte externa, combina-as com as operações não lineares e produz um resultado com base no conhecimento assimilado. Sobre o funcionamento das redes neurais, é correto afirmar que:

A
extrai as informações de um banco de dados de variáveis contínuas e categóricas para identificar os padrões entre os elementos de entrada e de interesse.
B
origina as informações de um banco de dados de variáveis aleatórias para identificar os padrões entre os elementos de saída e de interesse.
C
extrai as informações de um banco de dados de variáveis contínuas e categóricas para identificar os erros entre os elementos de entrada e de interesse.
D
exclui as informações de um banco de dados de variáveis linguísticas para identificar os padrões entre os elementos de entrada e de interesse.
E
extrai as informações de um banco de dados de variáveis contínuas e categóricas para identificar os erros entre os elementos de saída e de interesse.

Você necessita executar o treinamento de um modelo de aprendizagem, porém a quantidade de dados disponíveis é muito pequena e não há como obter novos dados. Valendo-se dos seus conhecimento de aprendizagem de máquina, para conseguir executar o treinamento do modelo você deverá:

A
utilizar uma estratégia de validação cruzada
B
utilizar os dados na proporção 80-20
C
utilizar os dados na proporção 50-50
D
treinar e testar com os mesmos dados
E
utilizar todos os dados para treino e não testar
No correio eletrônico Thunderbird Mozilla, "Assinaturas" são blocos de texto adicionados automaticamente a cada mensagem enviada. O Sr. João configurou sua assinatura com o texto (T) e obteve o resultado (R): Para obter o resultado (R), o Sr. João utilizou a assinatura em
A
Texto simples.
B
Html.
C
Arquivo.
D
Anexo.
E
Texto formatado.

Qual é a função principal de um modelo de regressão linear?

A

Prever categorias de dados baseadas em variáveis independentes.

B

Estimar a relação entre variáveis contínuas, modelando uma linha reta de melhor ajuste.

C

Agrupar dados em clusters de forma eficiente.

D

Reduzir a dimensionalidade de dados de alta variabilidade.

E

Ajustar modelos de aprendizado de máquina em tempo real.