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Valendo-se dos seus conhecimentos de aprendizagem de máquina e de modelos de árvores de decisão, podemos afirmar que o campo samples na raiz e nas folhas indicam respectivamente:
A
o total de amostras do conjunto e o total de amostras de uma classe
B
o total de amostras do conjunto e o total de amostras de uma classe
C
o total de amostras de treino e o total de amostras de uma classe
D
metade das amostras do conjunto e o total de amostras de uma classe
E
o total de amostras que o modelo suporta e o total de amostras de uma classe
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Qual é o tempo verbal que aparece na frase: “Trouxera do Ingá negros de bom calibre”.

A

Pretérito mais-que-perfeito do modo indicativo

B

Pretérito mais-que-perfeito composto do modo indicativo

C

Pretérito mais-que-perfeito do modo subjuntivo

D

Pretérito imperfeito do modo indicativo

E

Pretérito imperfeito do modo subjuntivo

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Na programação evolutiva, representar cada indivíduo como uma máquina de estados finitos é uma boa abordagem e a avaliação destes indivíduos (ou destas máquinas) está relacionada à aplicação de uma função de custo chamada de payoff. Nela, se compara o resultado da aplicação da função ao indivíduo (ou máquina) avaliado com a saída esperada para a solução do problema em questão, e indivíduos que tenham menor diferença entre a saída esperada e a saída da solução do problema terão, naturalmente, melhor avaliação.

A
I e II.
B
I e III.
C
II e III.
D
Apenas III.
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A inferência em lógica de primeira ordem é o procedimento pelo qual se deduzem conclusões a partir de um conjunto de premissas na forma de cláusulas. Esse processo é realizado pela aplicação de regras de inferência, que definem como as cláusulas podem ser combinadas e manipuladas para gerar novas cláusulas ou inferências. Em quais aplicativos de IA a inferência em LPO pode ser incorporada por meio de mecanismos de inferência?

A
Sistemas especialistas, agentes inteligentes e sistemas de recomendação.
B
Sistemas especialistas, agentes inteligentes, sistemas de recomendação e outros aplicativos de IA que envolvem raciocínio sobre informações complexas.
C
Sistemas de busca, agentes inteligentes e redes neurais.
D
Sistemas de recomendação, sistemas de busca e redes neurais.
E
Sistemas especializados, agentes inteligentes, sistemas de recomendação e outros aplicativos de IA que envolvem raciocínio sobre informações complexas.
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Qual técnica de aprendizado de máquina é usada para prever categorias, como a classe de um objeto?

A

Regressão linear.

B

Análise de componentes principais (PCA).

C

Algoritmos de classificação, como árvores de decisão e SVM.

D

Redes neurais recorrentes.

E

K-means clustering.

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De acordo com o seu conhecimento do algoritmo k-means, o expert estava sugerindo que você:
A
utilizasse outro algoritmo
B
utilizasse métricas de distância diferentes
C
utilizasse uma outra linguagem de programação
D
utilizasse um método supervisionado
E
utilizasse um framework
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Valendo-se dos seus conhecimento de aprendizagem de máquina, para conseguir executar o treinamento do modelo você deverá:
A
utilizar uma estratégia de validação cruzada
B
utilizar os dados na proporção 80-20
C
utilizar os dados na proporção 50-50
D
treinar e testar com os mesmos dados
E
utilizar todos os dados para treino e não testar
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Indique a opção que contenha tipos de Agentes inteligentes?

A
Agentes de reflexo simples, reflexo baseado em modelo e orientado a objetivo.
B
Artefatos móveis, como carros inteligentes e aspiradores de pó.
C
Agentes genéticos, autônomos.
D
Agentes de modelo simples e orientados a reflexo.
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De acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial, é uma das principais características dos sistemas nebulosos:
A
Empregam uma estratégia de busca paralela e estruturada, baseadas nos mecanismos da seleção natural.
B
São inspirados no comportamento do cérebro humano e modelam os modos imprecisos do raciocínio aproximado.
C
Realizam o raciocínio aproximado, com proposições imprecisas e descritas em linguagem natural.
D
Lidam com conhecimento explícito, representado simbolicamente e generalizam o conhecimento aprendido.
E
Lidam com conhecimento não simbolicamente representado e processam a informação de forma paralela e distribuída.
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Em que tipo de problema de aprendizado de máquina a técnica de k-means clustering é mais comumente utilizada?

A

Classificação supervisionada de dados.

B

Regressão de séries temporais.

C

Agrupamento de dados não rotulados.

D

Predição de valores contínuos.

E

Análise de componentes principais (PCA).

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