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Vel no desenvolvimento de um SE, muitas vezes, o gargalo do processo. A V-F-V V-F-F C V-V-V D F-F-F E F-V-F
Qual é a definição correta para a linguagem de programação Python?
Orientada a objetos, funcional, de tipagem fraca e estática.
Orientada a objetos, imperativa, de tipagem forte e estática.
Orientada a objetos, funcional, de forte tipagem e dinâmica.
Orientada a objetos, imperativa, de forte tipagem e dinâmica.
“Construindo a representação gráfica das diferentes ações possíveis e dos diferentes acontecimentos possíveis, a árvore de decisão obriga os decisores de investimento a realizar uma análise profunda dos respectivos problemas e a encarar as diferentes hipóteses que lhe são oferecidas.”
Fonte: SILVA, E. S. Árvores de decisão nos projetos de investimento. São Paulo: Vida Economia, 2014. p. 75.
De acordo com essas informações e com o conteúdo estudado sobre árvores de decisão e suas vantagens, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) verdadeira(s) e F para a(s) falsa(s).
I. ( ) As árvores de decisão são de difícil entendimento, pois exigem conhecimento analítico e estatístico, tanto para ler como para interpretar.
II. ( ) Os problemas analisados são mais fáceis de compreender, visto que não exigem conhecimento analítico e estatístico para ler ou interpretar.
III. ( ) As árvores de decisão são rápidas em identificar as variáveis mais significativas e a relação entre duas ou mais variáveis.
IV. ( ) A exploração dos dados se torna mais útil, visto que esse benefício possibilita a criação de novas variáveis e/ou características com melhores condições para predizer a variável-alvo.
Agora, assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
Este processo inclui técnicas como:
I. Redução de dimensionalidade;
II. Tratamento de valores ausentes;
III. Normalização de dados;
IV. Identificação de outliers.
Laboratório Virtual - Resolução do problema das oito rainhas
O problema das oito rainhas é de otimização e pode ser resolvido com abordagens de Inteligência artificial (IA). Qual é, exatamente, o problema que se quer resolver?
O que caracteriza um modelo de aprendizado profundo (deep learning)?
Um modelo simples com poucas camadas de rede neural.
Um modelo que utiliza grandes quantidades de dados e várias camadas de redes neurais para aprender padrões complexos.
Um modelo de aprendizado supervisionado que não usa redes neurais.
Um modelo que só pode lidar com dados numéricos e não com imagens ou texto.
Um modelo que apenas resolve problemas de regressão.
Em robôs que realizam tarefas de monitoramento ambiental, a detecção de poluentes é uma função importante. Qual dos seguintes sensores é mais adequado para detectar a presença de substâncias químicas no ar?
Câmeras de alta definição
Sensores de gás
O que é bias em um modelo de aprendizado de máquina?
O grau de variabilidade dos resultados de um modelo.
A diferença entre as previsões do modelo e os valores reais.
O erro causado por um modelo excessivamente simples.
A propensão de um modelo a subajustar os dados.
Ambas as opções c e d.
Os modelos de linguagem natural K-grama permitem a análise de dados em série, todavia, o uso de estratégias na aplicação de modelos como as gramáticas, melhoram a eficiência da extração de informações, uma vez que _______________.
Ao serem aplicados como camada de avaliação, recuperação e extração de informações, estes conseguem extrair de forma mais eficiente o significado estrutural, bem como o próprio significado das entradas em linguagem natural.
O K-grama só pode ser usado através de uma base gramatical que contenha, pelo menos, a análise sintática.
O K-grama só pode ser usado através de uma base gramatical que contenha, pelo menos, a análise semântica.
Permitem que os agentes aprendam como usar a norma culta de uma língua perfeitamente, os habilitando a se comunicar com qualquer ser humano no mundo.
São usados como sensores na etapa de coleta de dados.