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Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, entre os padrões de dados usados, uma parte, conhecida como padrões de validação, é tratado em separado e não é aplicado na fase de treinamento para ajuste dos pesos sinápticos. Qual é o objetivo principal em utilizar estes padrões? I - Aumentar a precisão das respostas produzidas pelo aumento dos padrões utilizados II - Validar as entradas da rede para determinar o erro por ela produzido III - Determinar o ponto de parada do treinamento para evitar o sobre-treinamento De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
A
Somente os itens I e III estão corretos.
B
Somente o item I está correto.
C
Somente o item II está correto.
D
Somente os itens II e III estão corretos.
E
Somente o item III está correto.

Como a IA pode ser usada para melhorar o desempenho de campanhas publicitárias online?

A

Ignorando dados dos consumidores e oferecendo anúncios genéricos.

B

Analisando dados de usuários e criando campanhas personalizadas que aumentam o retorno sobre investimento (ROI).

C

Criando campanhas publicitárias de forma aleatória, sem base em dados reais.

D

Tornando os anúncios menos relevantes para o público-alvo.

E

Nenhuma das alternativas anteriores.

Esta prova foca em técnicas avançadas de aprendizado supervisionado e não supervisionado, incluindo algoritmos de classificação, redes neurais, validação de modelos, e regularização.
O algoritmo Support Vector Machine (SVM) é ideal para problemas em que:

A
As classes são bem separadas linearmente.
B
O número de dados é muito grande e é necessário um tempo de treinamento rápido.
C
Não existem rótulos para os dados.
D
As classes possuem uma separação não linear que pode ser modelada com um kernel.
E
A tarefa principal é regressão linear.
Durante o treinamento de uma rede neural artificial para classificação de imagens, foi observado o comportamento descrito pelo gráfico abaixo, que mostra a evolução do erro conforme o número de iterações. O classificador em questão foi treinado em um conjunto de dados particionado (holdout) em 60%/30%/10% (treinamento/validação/teste). Entretanto, os especialistas envolvidos consideraram o modelo obtido insatisfatório após analisarem o gráfico. Considerando essas informações, duas técnicas que poderiam ser utilizadas para contornar o problema encontrado são:
A
Parada precoce, Minimização de Entropia Cruzada
B
Validação cruzada, Dropout
C
Sobreamostragem, Gradiente Descendente Estocástico
D
Dropout, Parada em convergência
E
Minimização de Entropia Cruzada, Validação cruzada

Assinale a opção que indica o significado do cadeado fechado.

A

Existe uma versão mais nova da página sendo exibida.

B

A conexão é segura.

C

A página mostrada não pode ser modificada.

D

O acesso ao site está bloqueado.

E

O navegador conseguiu fechar conexão com o servidor.

Analise as afirmacoes a seguir:

I. Muitos processos de decisão humanos exigem o aramazenamento de uma grande quantidade de conhecimento e a existência de mecanismos de busca ágeis. Para estes sistemas, os grafos se mostram estruturas ideais, na medida em que cresce a quantidade grande de estados e operações possíveis.

II. Nos problemas com representações de grafos, todo o conhecimento necessário à solução do problema está disponível, quer através da enumeração das ações possíveis (representadas pelos operadores), quer através dos estados possíveis (dedutíveis através da aplicação dos operadores), quer ainda pelo conhecimento de um estado inicial e do(s) estado(s) final(is) que se desejava alcançar.

III. Muitos problemas para os quais procuramos respostas, são incompletos. Para estes problemas, é necessária a existência de mecanismos de inferência, que gerem novos conhecimentos a partir de conhecimentos existentes ou que possam considerar fontes exteriores de aquisição de conhecimento.

IV. Para representar o conhecimento devemos possuir formas de representar tanto as informações, como os procedimentos (ações).

V. Redes Semânticas, Objetos Estruturados, Lógica de Primeira Ordem ou Regras de Produção representam formas de represenatação do conhecimento.

Selecione a opção correta:

A
Todas as afirmações são falsas.
B
Todas as afirmações são verdadeiras.
C
A afirmação I é falsa e as afirmações II, III, IV e V são verdadeiras.
D
As afirmações I e III são falsas e as afirmações II, IV e V são verdadeiras.
E
A afirmação II é falsa e as afirmações I, III, IV e V são verdadeiras.

O que caracteriza o algoritmo K-means?

A

Ele realiza aprendizado supervisionado com base em rótulos de dados.

B

Ele busca agrupar dados em um número fixo de clusters baseados na distância euclidiana.

C

Ele ajusta os parâmetros do modelo automaticamente.

D

Ele utiliza redes neurais para análise de dados.

E

Ele busca prever valores contínuos em dados.

De que maneira a IA pode ser usada para otimizar os processos de produção nas indústrias?

A

A IA pode identificar pontos de ineficiência no processo produtivo e sugerir melhorias para otimizar a linha de produção.

B

A IA torna o processo produtivo mais lento e com maior margem de erro.

C

A IA elimina completamente a necessidade de controle de qualidade.

D

A IA cria mais falhas no processo de produção.

E

Nenhuma das alternativas anteriores.