Questões

RMSE.

Acurácia.

Log-Loss.

Coeficiente de Determinação (R²).

Desvio padrão.

Previsão de séries temporais de mercado financeiro.

Classificação de objetos em imagens e vídeos.

Análise de dados tabulares em problemas de regressão.

Previsão de comportamento de clientes com base em dados de histórico.

Segmentação de texto para análise de sentimentos.

Acúmulo de energia potencial elástica

Armazenamento de carga

Gerar controle e estabilidade quando aplicado em veículos automotores.

Amortecimento

Controle de movimento

Elas permitem treinar modelos em grandes volumes de dados sem precisar de um grande conjunto de dados de treinamento.

Elas evitam a necessidade de usar redes neurais em modelos de aprendizado de máquina.

Elas tornam o treinamento mais rápido, transferindo conhecimento de um modelo treinado para outro.

Elas são eficazes apenas em problemas de regressão.

Elas garantem que o modelo nunca overfit.

Ajustar a arquitetura da rede neural para reduzir seu tempo de treinamento.

Minimizar a função de erro, ajustando os parâmetros do modelo através de cálculos de gradientes.

Melhorar a acurácia do modelo em dados de treinamento.

Ajustar os dados de entrada para melhorar a generalização do modelo.

Aumentar a complexidade do modelo para melhorar as previsões.

Lisp

Python

Java

C++

Ruby

A técnica de dividir os dados em várias partes para treinar o modelo de forma eficiente.

A técnica de treinar o modelo com o conjunto de dados completo, sem validação adicional.

A técnica de ajustar o modelo em um único conjunto de dados de treinamento e avaliar em outro.

A técnica de combinar os dados de diferentes fontes para melhorar a precisão.

A técnica de testar diferentes modelos de aprendizado para escolher o melhor.

Eles são mais lentos do que trabalhadores humanos.

Reduzem o custo total de construção ao eliminar a necessidade de mão de obra.

Aumentam a precisão e a eficiência na execução de tarefas específicas.

Eles não podem operar em condições climáticas adversas.

São limitadas ao processamento de dados visuais.

São inspiradas pela complexidade do cérebro humano e consistem em camadas de neurônios que processam informações de forma coletiva.

Utilizam exclusivamente o algoritmo "backpropagation" para aprendizagem.

Referem-se a sistemas autônomos de aprendizado profundo.

São algoritmos específicos para processamento de linguagem natural.

Robô Spirit

Robô Opportunity

Robô Perseverance

Robô Hubble