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O aprendizado supervisionado envolve treinar um modelo em um conjunto de dados rotulado, em que o algoritmo aprende a mapear características de entrada para rótulos de saída correspondentes. Esse processo permite que o modelo faça previsões sobre novos dados não vistos. Uma tarefa típica de aprendizado supervisionado é a regressão. É um exemplo de tarefa de regressão em aprendizado de máquina a
classificação de e-mails como spam ou não spam, com base em várias características, como conteúdo, informações do remetente e estrutura do e-mail.
classificação de sentimento em positivo, negativo ou neutro a partir de um texto, como avaliação de clientes, postagem em mídias sociais ou comentários.
detecção de atividades fraudulentas em transações financeiras, classificando-as como legítimas ou suspeitas com base em padrões de transação e comportamento do usuário.
rotulação de um paciente como portador ou não de câncer, com base em características como marcadores genéticos, histórico do paciente e resultados de testes diagnósticos.
estimativa do consumo futuro de energia para uma região ou setor específico, com base em padrões de uso históricos, indicadores econômicos e fatores ambientais.
Em um sistema de robótica móvel, a navegação em ambientes desconhecidos é um desafio significativo. Se um robô utiliza um sensor LIDAR para mapear seu ambiente, qual técnica pode ser utilizada para evitar colisões e continuar a navegação se ele encontrar um obstáculo inesperado?
Parar e aguardar uma nova instrução do operador.
Utilizar um algoritmo de planejamento de trajetória, como A* ou RRT, para recalcular sua rota.
Ignorar o obstáculo, assumindo que não afetará seu caminho.
Aumentar a velocidade para passar rapidamente pelo obstáculo.
Ao se construir e treinar um modelo, muitas vezes é necessário determinar uma série de hiperparâmetros, tais como: qual distância será usada, o número de vizinhos a serem analisados, a quantidade de camadas em uma rede neural artificial, o número de neurônios por camada, entre outros.
Marque a afirmação correta relacionada ao ajuste de hiperparâmetros:
O uso de robôs para desastres é uma área em crescimento.
Qual das alternativas abaixo representa uma aplicação prática de robôs em situações de emergência?
Robôs que não interagem com o ambiente.
Robôs que realizam buscas e resgates em áreas de difícil acesso.
Robôs que apenas realizam tarefas administrativas.
Robôs que monitoram o clima.
Qual é a principal aplicação do algoritmo K-Means?
O K-Means é utilizado para otimizar redes neurais profundas em tarefas de classificação.
O K-Means é utilizado para reduzir a dimensionalidade dos dados e melhorar a precisão do modelo.
O K-Means é um algoritmo de clustering que agrupa dados com base em suas semelhanças, utilizando a média dos dados em cada cluster.
O K-Means é utilizado para análise de séries temporais em dados não estruturados.
O K-Means é utilizado para regularizar redes neurais profundas, prevenindo overfitting.
No contexto da robótica de segurança, como os robôs utilizados para patrulhamento, qual é uma das principais funcionalidades que devem ser implementadas?
Capacidade de realizar tarefas de limpeza.
Sistemas de detecção de movimento e reconhecimento facial.
Navegação apenas em ambientes internos.
Interação verbal com os patrulheiros humanos.
No desenvolvimento de robôs, a eficiência energética é um aspecto importante.
Qual é uma das principais estratégias para melhorar a eficiência energética de robôs móveis?
Aumentar o peso do robô para melhorar a estabilidade.
Usar algoritmos de otimização de trajetória que minimizem o consumo de energia.
Aumentar a velocidade de operação sem considerar o consumo de energia.
Reduzir a capacidade da bateria para diminuir o peso.
Com base na tabela a seguir, que contém a população inicial da execução de um algoritmo genético, cujos valores variam entre 0 e 7, escolha a alternativa que define corretamente a estrutura dos cromossomos com base nos valores apresentados nas colunas x e y.
| x | y | cromossomo |
|---|---|---|
| 1 | 6 | C1 |
| 7 | 0 | C2 |
| 5 | 4 | C3 |
| 3 | 5 | C4 |