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O que é um "algoritmo genético" em IA?
Um método de otimização baseado em princípios da evolução biológica, como seleção, cruzamento e mutação.
Um algoritmo que simula o comportamento de sistemas neurais.
Um tipo de rede neural que usa operações aritméticas complexas.
Um processo de aprendizado baseado em reforço contínuo.
Uma técnica para realizar cálculos exponenciais com eficiência.
Qual é o propósito da técnica de normalização de dados?
Modificar os dados para que tenham valores entre 0 e 1, facilitando o treinamento do modelo.
Transformar variáveis categóricas em variáveis numéricas.
Aumentar a complexidade dos dados para melhorar a precisão.
Ajustar os dados para eliminar outliers.
Garantir que os dados sejam independentes.
Qual das alternativas a seguir descreve a importância da adaptabilidade em robôs assistivos?
A adaptabilidade permite que o robô funcione apenas em um ambiente fixo.
A adaptabilidade é irrelevante para a eficácia do robô assistivo.
A adaptabilidade permite que o robô ajuste seu comportamento com base nas necessidades e habilidades do usuário.
A adaptabilidade aumenta a complexidade do robô sem benefícios claros.
Qual das alternativas a seguir melhor descreve a principal vantagem de manter um fundo de emergência?
Aumenta o potencial de retorno financeiro em investimentos de alto risco.
Proporciona segurança financeira em situações imprevistas, evitando o uso de crédito.
Qual é um desafio ético significativo na implementação de IA?
Caso um funcionário encontre uma peça defeituosa no depósito, qual a probabilidade de essa peça ter sido fabricada na unidade B?
O que é o conceito de regularização em aprendizado de máquina?
Regularização é o processo de tornar o modelo mais complexo, melhorando seu desempenho em dados de treinamento.
A regularização busca penalizar modelos excessivamente complexos, ajudando a evitar overfitting e melhorar a capacidade de generalização do modelo.
A regularização é usada para aumentar a quantidade de dados de treinamento.
A regularização tem como objetivo simplificar os dados de entrada para que o modelo seja mais eficaz.
A regularização é uma técnica de aprendizado não supervisionado para reduzir a dimensionalidade.
O que caracteriza o algoritmo Random Forest?
Ele utiliza múltiplas redes neurais para classificar dados.
Ele utiliza múltiplas árvores de decisão para melhorar a precisão e reduzir a variância.
Ele combina dados não rotulados com dados rotulados.
Ele utiliza um único classificador, mas com diferentes parâmetros.
Ele é eficaz apenas em problemas de regressão.
(i) “Deixe-me pensar a respeito por algum tempo.” (ii) “Tenho que falar sobre isso com meu chefe.” (iii) “Devo aguardar até o próximo período de orçamento.” Para superar essas objeções de adiamento, a estratégia adequada a ser adotada pelo profissional de vendas é