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O que é um modelo de aprendizado supervisionado?
Um modelo que tenta identificar padrões em dados sem rótulos.
Um modelo que aprende a partir de dados rotulados, ou seja, dados com entradas e saídas conhecidas.
Um modelo que usa dados não rotulados para prever rótulos para novos dados.
Um modelo que não faz previsões, apenas classifica os dados.
Um modelo que apenas agrupa dados em clusters.
Considere a relação obtida via processo de engenharia reversa em documentos de uma empresa.
Emp (CodEmp, CodDept, CodMaq, Nome, Sala, NomeDept, NomeMáquina)
Através de um processo de normalização (não necessariamente completo), chegou-se ao seguinte conjunto de relações:
R1 (CodEmp, Nome, CodDept, CodMaq)
R2 (CodDept, NomeDept, Sala)
R3 (CodMaq, NomeMáquina).
Considere que as seguintes dependências funcionais se aplicam a essas relações:
CodEmp → Nome
CodDept → {NomeDept, Sala}
CodMáquina → NomeMáquina
Assinale a alternativa correta.
A comunicação natural é complexa por ser constituída de significados que são dados pelo contexto, por sentimentos e por outras variáveis, muitas de difícil classificação (RUSSELL, 2013). Com base na frase anterior e no uso de gramáticas, assinale a alternativa correta.
O uso de gramáticas permite que a comunicação seja de fato estabelecida, uma vez que os computadores, mesmo que em um espectro limitado, serão capazes de compreender as estruturas recebidas por seus sensores, extrair seus significados e responder de forma eficaz em linguagem natural.
A percepção de sentimentos não deve ser usada ao mesmo tempo em que as gramáticas, uma vez que isso gerará problemas de duplo significado nas entradas.
Gramáticas, por não poderem ser estruturadas em forma de grafos, não são modelos eficientes para o tratamento de linguagem natural.
As gramáticas, neste contexto, permitem que os computadores saibam como usar corretamente as estruturas escritas, porém, isso não é possível de ser aplicado à fala.
A linguagem natural é muito complexa, assim, o uso de gramática torna o sistema ainda mais complexo e inviável com a tecnologia atual. Desta forma, sistemas que usam gramáticas são eficientes apenas na teoria.
Qual é um dos principais desafios do AutoML?
Criação de modelos simples e transparentes
Aumento da quantidade de dados disponíveis
Interpretação das caixas-pretas geradas pelos modelos
Redução da necessidade de aprendizado em programação
É a expressão do belo e do humano através da palavra; é usada com muitos sentidos, tem preocupação estética, apresentando forma, conteúdo e organização. Estamos falando de:
Quais são os órgãos que funcionam no CIOSP?
Polícia Militar, Polícia Civil, ITEP, Corpo de Bombeiros, Guarda Municipal, SUS e SEJUC
Polícia Militar, Polícia Civil, ITEP, Corpo de Bombeiros, Guarda Municipal, Detran e SEJUC
Polícia Militar, Polícia Civil, ITEP, Corpo de Bombeiros, Guarda noturno, STTU e SEJUC
Polícia Militar, Polícia Civil, ITEP, Corpo de Bombeiros, Guarda Municipal, STTU e SEJUC
Em que tipo de problema o algoritmo de aprendizado profundo é mais eficaz?
Problemas com dados altamente estruturados e com pouca variabilidade.
Problemas simples de regressão linear com poucos dados.
Tarefas complexas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e jogos.
Problemas de clustering de baixa dimensionalidade.
Tarefas de aprendizado supervisionado com dados rotulados.
Qual métrica de desempenho mede a capacidade de um modelo de classificação em distinguir corretamente entre as classes positivas e negativas?
Accuracy
F1-score
AUC-ROC
Recall
Precision
O que impulsionou o rápido desenvolvimento da IA?
Avanços em algoritmos de aprendizado de máquina, aumento da capacidade de processamento e disponibilidade de grandes conjuntos de dados.
Limitação na adaptação das máquinas.
Restrição de conjuntos de dados.
Redução na capacidade de processamento.
Retrocesso em algoritmos de aprendizado de máquina.