Questões
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Considere a seguinte expressão:
I. Conjuntos são formados somente por elementos indivisíveis, não podendo ser formados por outros conjuntos.
II. Dois conjuntos são considerados iguais se possuem o mesmo número de elementos.
III. Existem conjuntos com finitos elementos e outros com infinitos elementos.
Podemos considerar verdadeira(s) a(s) seguinte(s) afirmação(ões):
O que caracteriza um modelo de Regressão Linear?
Ele é utilizado apenas para problemas de classificação binária.
Ele busca encontrar uma relação linear entre as variáveis independentes e a variável dependente.
Ele busca aprender uma função não linear para prever valores contínuos.
Ele pode ser usado para resolver problemas de agrupamento.
Ele utiliza técnicas de aprendizado não supervisionado.
Em um mundo em constante mudança, a importância da ADAPTAÇÃO e da atualização profissional é evidente. O continuar sendo muito importante, mas será diferente, desafiador e também cheio de oportunidades para aquel estiverem dispostos a se reinventar. Considerando a automatização de diversas tarefas, qual das seguintes opções melhor descreve uma estratégia para esse desafio?
De acordo com texto 'A memória associativa pode ser utilizada em uma RNA de duas formas (Haykin, 2001, p. 91)' são elas:
Na robótica de serviços, como um robô de entrega, qual é a principal consideração em relação à interação com os usuários?
O design visual do robô
A capacidade de se locomover rapidamente
A facilidade de uso e a compreensão das instruções
O custo dos componentes
Dentre as opções abaixo, qual a opção que representa uma desvantagem das redes neurais artificiais?
Qual é o propósito da técnica de feature engineering em Ciência de Dados?
Reduzir o número de dados de entrada antes de aplicar o modelo.
Criar novas variáveis a partir das existentes para melhorar a performance do modelo.
Ajustar o modelo para que ele se ajuste melhor a um conjunto específico de dados.
Agrupar as variáveis em um único valor para reduzir a dimensionalidade.
Definir quais variáveis serão usadas para análise de sensibilidade.