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Em que tipo de problema você usaria SVM (Máquinas de Vetores de Suporte)?

A

Problemas de classificação e regressão, especialmente quando há uma clara margem de separação entre as classes.

B

Problemas de agrupamento com dados não rotulados.

C

Problemas de redução de dimensionalidade.

D

Problemas de previsão com dados temporais.

E

Problemas de previsão de séries temporais com uma grande quantidade de dados.

Quanto às atividades de Inteligência e Investigação, verifique se as assertivas a seguir são verdadeiras ou falsas e depois marque a alternativa correspondente à ordem correta:


I – O Relatório de Inteligência – RELINT – é produzido para ser juntado ao conjunto probatório em um inquérito policial ou processo judicial.

II – Um RELINT pode iniciar uma investigação.

III – O RELINT é um tipo de relatório externo, podendo, portanto, ser endereçado a qualquer destinatário, inclusive fora do âmbito das Agências de Inteligência.

IV – O produto da Atividade de Inteligência se presta, excepcionalmente, à produção de provas. Neste caso, deve-se elaborar um Relatório Técnico – RT.


Assinale a alternativa que apresent

A
V, F, V, F.
B
F, V, F, V.
C
V, V, F, F.
D
V, F, F, V.

Em um sistema de controle de robôs, a cinemática é um aspecto importante que envolve o relacionamento entre as posições das articulações e a posição final do end-effector.
Qual dos seguintes conceitos é utilizado para calcular a posição do end-effector a partir das posições das articulações?

A
Cinemática direta
B
Cinemática inversa
C
Dinâmica
D
Estabilidade
Nas RNAS, os neurônios transmitem sinais através de impulsos elétricos e esses sinais chegam até os neurônios através dos dendritos e saem através dos axônios. As mesmas são baseadas nos comportamentos dos neurônios no cérebro. Uma das características associadas às RNAs é serem caracterizadas por um modelo de:
A
processamento interativo e centralizado
B
processamento simulado e distribuído
C
processamento paralelo e centralizado
D
processamento sequencial e distribuído
E
processamento paralelo e distribuído

Qual é o principal objetivo do gradient descent (gradiente descendente) no treinamento de redes neurais?

A
Aumentar a complexidade do modelo para melhorar o desempenho.
B
Ajustar os pesos da rede neural para minimizar a função de perda.
C
Aumentar a quantidade de dados de treinamento.
D
Reduzir a quantidade de camadas na rede neural.
E
Regularizar os dados de entrada.

Considerando aplicações práticas em relação às RNAs para melhorar seu desempenho, assinale a alternativa INCORRETA:

A
Desenhos de mapas.
B
Reconhecimento de voz.
C
Diagnóstico de pacientes para o auxílio à tomada de decisão.
D
Reconhecimento facial através de imagens.

Qual é a principal função da biblioteca PyTorch?

A

Manipulação de dados tabulares.

B

Criação de gráficos estáticos para visualização.

C

Desenvolvimento de redes neurais e aprendizado profundo.

D

Processamento de imagens e vídeos.

E

Extração de dados de bancos relacionais.

Qual dos seguintes conceitos está mais diretamente associado à teoria do apego de John Bowlby?

A

Condicionamento clássico

B

Conformidade social

C

Estrutura de personalidade

D

Vínculo afetivo

O que caracteriza um algoritmo de aprendizado supervisionado?

A

O modelo é treinado sem a necessidade de dados rotulados.

B

O modelo usa dados rotulados para aprender a prever uma variável alvo.

C

O algoritmo realiza análise de dados sem definir categorias.

D

O modelo é utilizado para agrupar dados sem rótulos.

E

O algoritmo busca maximizar uma recompensa por meio de tentativas e erros.

Em aprendizado de máquina, o que caracteriza um modelo ensemble?

A

O modelo ensemble é um único modelo complexo que utiliza várias camadas profundas para melhorar a precisão.

B

O modelo ensemble é composto por vários modelos mais simples que são combinados para melhorar o desempenho geral.

C

O modelo ensemble é uma técnica usada apenas para classificação de dados numéricos.

D

O modelo ensemble utiliza uma única árvore de decisão para realizar a previsão, mas ajusta seus parâmetros com base nos dados.

E

O modelo ensemble não pode ser utilizado em problemas de regressão.