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A programação de robôs é uma parte fundamental do desenvolvimento robótico. Uma abordagem comum para a programação de robôs é a programação por demonstração. Qual das alternativas a seguir descreve corretamente a programação por demonstração?
Um método onde o robô aprende a executar tarefas observando um operador humano.
Uma técnica que requer que o programador escreva todos os comandos manualmente.
Uma abordagem que não permite adaptações após a demonstração inicial.
Um método onde o robô ignora a interação com o ambiente.
Qual das alternativas a seguir descreve corretamente a cinemática inversa?
Um método que calcula as posições finais do robô sem considerar as articulações.
Um algoritmo que determina as posições das articulações necessárias para alcançar uma posição desejada do end-effector.
Um sistema que requer a programação manual de cada movimento do robô.
Uma técnica que ignora as restrições do ambiente ao calcular movimentos.
Qual é a principal função dos algoritmos de aprendizado de máquina na IA para negócios?
Fazer previsões e análises de dados sem a necessidade de interação humana.
Ignorar os dados coletados e tomar decisões aleatórias.
Apenas automatizar processos sem fornecer valor real.
Melhorar a interação com o cliente sem modificar os processos de negócios.
Nenhuma das alternativas anteriores.
I. Por se tratar de um classificador, precisamos de dados rotulados disponíveis durante a fase de treinamento do modelo de classificação.
II. O autoencoder não demanda dados rotulados, logo, pode ser treinado de forma não supervisionada com todos os exemplos disponíveis. O espaço latente do autoencoder é responsável por extrair padrões importantes dos dados e criar uma representação para exemplo.
III. Utilizando o codificador do autoencoder e uma camada preditora, concatenada ao codificador, podemos treinar os parâmetros livres da camada preditora usando os exemplos rotulados disponíveis. Assim, o codificador será responsável por codificar os exemplos em sua representação latente, e a camada preditora fará a classificação.
IV. O modelo resultante é categorizado como semissupervisionado, pois usamos tanto dados não rotulados quanto rotulados durante o seu desenvolvimento.
Selecione a alternativa correta:
Em relação ao Arquivo Escolar, marque V para as afirmativas verdadeiras e F para as afirmativas falsas:
( ) É o lugar onde se guarda a documentação.
( ) O arquivo bem organizado racionaliza o trabalho e atende prontamente as consultas.
( ) É o conjunto ordenado dos papéis que documentam e comprovam os fatos relativos à vida escolar do aluno e à vida funcional do pessoal do estabelecimento.
A seqüência está correta em:
I- Tendência.
II- Sazonalidade.
III- Ruído.
IV- Médias Móveis.
( ) É um método muito simples para previsão de valores futuros. Baseia-se na premissa de que o valor futuro é constituído pela média de valores passados.
( ) Esse componente representa valores aleatórios causados por diferentes fatores, dependendo da origem da série temporal. Estes valores, que não se repetem e não apresentam um padrão definido podem comprometer o resultado de algumas análises.
( ) Descreve comportamentos que se repetem com determinada periodicidade. Ela pode ser percebida como uma componente oscilatória que apresenta variação ao longo da tendência.
( ) Pode ser definida como a alteração de longo prazo no nível médio, onde o nível refere-se ao valor ou faixa de valores que a variável pode assumir caso não seja observada tendência em longo prazo.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
Conjunto de medidas voltadas para a detecção, identificação, avaliação e a neutralização das ações adversas de busca de dados ou conhecimentos sigilosos. A qual das alternativas abaixo o excerto apresentado se refere?
O que é overfitting em aprendizado de máquina?
O modelo tem dificuldade em aprender padrões dos dados de treinamento.
O modelo não é capaz de generalizar bem para novos dados, pois está excessivamente ajustado aos dados de treinamento.
O modelo tem um desempenho muito bom tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste.
O modelo usa apenas dados rotulados para aprender.
O modelo é simples e não possui camadas complexas de aprendizado.
A partir da afirmação, marque a alternativa que contenha o problema que se relaciona a ela.
Começar pela cadeia errada de patrocínio.
Acreditar em promessas de desempenho, capacidade e escalabilidade.
Entregar dados com definições sobrepostas ou confusas.
Estabelecer expectativas que você não pode cumprir.
Acreditar que seus problemas acabaram depois que o data warehouse está pronto e rodando.