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Em aprendizado de máquina, o que é regularização?

A

É uma técnica usada para aumentar o desempenho de modelos de aprendizado supervisionado.

B

É um processo de redução de variáveis irrelevantes durante o treinamento.

C

É um método para adicionar restrições ao modelo para evitar overfitting.

D

É uma técnica de otimização utilizada para melhorar a precisão do modelo.

E

É uma técnica para agrupar os dados em diferentes classes.

São exemplos de algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado respectivamente:
A
classificação, recompensa
B
regressão, classificação
C
detecção de padrões, treinamento modelo
D
regressão, detecção de padrões
E
tomada de decisão, recompensa
A partir dos seguintes objetivos: I. Englobar aspectos relacionados com normalizações, conversão de tipos e redução do número de atributos por meio de seleção ou extração de características, e com a forma de representação apropriada para sua utilização. II. Guiar as escolhas das técnicas aplicadas em cada etapa, principalmente na interpretação dos clusters obtidos na última etapa do processo. III. Aplicar um ou mais algoritmos de agrupamento aos dados para a identificação das possíveis estruturas de clusters existentes nos dados. Escolha a alternativa que relaciona corretamente os objetivos com a fase ou responsabilidade correspondente dentro do processo de agrupamento.
A
I - conhecimento do especialista; II - preparação; III - interpretação
B
I - validação; II - preparação; III - agrupamento
C
I - preparação; II - proximidade, III - agrupamento
D
I - preparação; II - conhecimento do especialista; III - agrupamento
E
I - preparação; II - validação; III - agrupamento

À medida que a Inteligência Artificial (IA) avança, é essencial se preparar para seus impactos sociais a longo prazo. A IA transformará áreas vitais como trabalho, educação e saúde, redefinindo profissões e promovendo avanços em aprendizado personalizado e cuidados médicos. Qual é a importância destacada em nossos estudos sobre o preparo para os impactos sociais de longo prazo da IA? Assinale a alternativa correta:

A

Enfatizar a preparação individual em detrimento da preparação coletiva.

B

Investir apenas em habilidades técnicas.

C

Investir em habilidades como criatividade e pensamento crítico, além de adquirir conhecimento básico sobre IA.

D

Ignorar as transformações no mercado de trabalho.

E

Excluir a necessidade de políticas públicas para gerenciar transformações.

Qual das alternativas abaixo descreve uma característica dos sistemas de controle em tempo real?

A

Eles não precisam responder a eventos externos.

B

Eles devem garantir respostas rápidas e previsíveis a eventos.

C

Eles são mais lentos que sistemas não em tempo real.

D

Eles não requerem monitoramento constante.

Qual das alternativas abaixo descreve o objetivo principal dos algoritmos de planejamento de trajetória?

A

Minimizar o consumo de energia do robô.

B

Determinar a sequência de movimentos que o robô deve seguir para alcançar um objetivo específico.

C

Aumentar a velocidade máxima do robô.

D

Reduzir o tamanho do robô para facilitar o transporte.

Dessa forma, analise as sentenças a seguir, assinalando V para as afirmativas verdadeiras e F para as afirmativas falsas nessa relação a essas técnicas:

( ) A técnica de análise de séries temporais é baseada em modelos matemáticos para identificar correlações e prever resultados

( ) A técnica de redes neurais consiste em um fluxograma — em formato de árvore invertida — que explora todas as possibilidades de uma série de decisões relacionadas

( ) A técnica de visualização de dados pode ser útil, principalmente, no início do processo de mineração de dados. As informações são mapeadas e transformadas em um elemento visual.

Agora, marque a sequência correta:

A
A V, V, V
B
B V, F, V
C
C V, V, F
D
D F, V, V
E
E F, F, F

O que caracteriza o método de validação cruzada?

A

Ele divide os dados em dois conjuntos: um para treinamento e outro para validação.

B

Ele repete o treinamento em diferentes subconjuntos dos dados para avaliar a performance do modelo.

C

Ele aumenta o número de variáveis de entrada para melhorar a acurácia.

D

Ele realiza a normalização dos dados antes do treinamento.

E

Ele elimina outliers para melhorar a acurácia do modelo.

Qual é um dos principais desafios associados à IA Generativa?

A
A incapacidade de gerar conteúdo criativo.
B
O risco de gerar informações enganosas ou prejudiciais, como deepfakes.
C
A dificuldade em realizar cálculos simples.
D
A falta de aplicação em indústrias criativas.

Considerando o contexto da era disruptiva, qual das seguintes opções melhor descreve a característica central dessa era?

A

Aceleração das mudanças e ruptura com velhos conceitos.

B

Continuidade das práticas e conceitos tradicionais.

C

Manutenção da rotina massacrante em todos os setores.

D

Redução da necessidade de adaptação e inovação.

E

Estabilidade e previsibilidade no mercado de trabalho.