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Qual das alternativas abaixo representa uma característica essencial que um robô projetado para ambientes perigosos deve ter?
Capacidade de operar em condições climáticas adversas.
Design leve para fácil transporte.
Alta velocidade de deslocamento.
Estrutura decorativa para reconhecimento público.
Quando se deve aplicar a técnica de redução de dimensionalidade, como o PCA?
Quando temos muitos dados rotulados e o modelo está sofrendo com overfitting.
Quando temos muitas variáveis irrelevantes ou altamente correlacionadas, e queremos reduzir o número de variáveis.
Quando o modelo de aprendizado supervisionado está subajustado.
Quando as variáveis são todas numéricas e linearmente independentes.
Quando o modelo de aprendizado não supervisionado não consegue gerar clusters.
O aprendizado de máquina tem revolucionado a forma como os robôs realizam tarefas complexas, permitindo que eles aprendam com a experiência e se adaptem a novas situações.
Em um cenário onde um robô precisa aprender a navegar por um ambiente dinâmico, qual técnica de aprendizado de máquina seria mais apropriada?
Qual é o objetivo da regularização em aprendizado de máquina?
Aumentar a complexidade do modelo para melhorar a performance em dados de treinamento.
Reduzir o risco de overfitting, limitando a complexidade do modelo.
Melhorar a acurácia de modelos não supervisionados.
Aumentar o número de camadas de uma rede neural para aumentar o poder de previsão.
Permitir que o modelo seja treinado em grandes volumes de dados de forma mais rápida.
A simulação de robôs é uma parte importante do desenvolvimento robótico, permitindo que engenheiros testem algoritmos e designs sem risco. Qual é uma das principais vantagens da simulação em robótica?
Redução do custo de hardware.
Aumento da complexidade do design.
Necessidade de hardware especializado.
Exclusão de testes práticos.
Qual das seguintes ações é considerada a mais eficaz para definir e alcançar objetivos de vida a longo prazo?
Fazer uma lista de desejos e esperar que eles aconteçam.
Estabelecer metas específicas, mensuráveis, alcançáveis, relevantes e com prazo determinado (SMART).
Focar apenas nas oportunidades que surgem ao longo do caminho, sem planejamento prévio.
Compartilhar seus sonhos com todos ao seu redor e buscar a validação deles.
Qual é uma preocupação relacionada à utilização de IA na meteorologia?
Aumento da precisão
Transparência dos algoritmos
Melhoria nas previsões de longo prazo
De que maneira a IA pode ser utilizada para reduzir riscos operacionais?
Ao identificar padrões anômalos que indicam possíveis falhas ou fraudes nos processos.
Tornando os processos mais complexos e difíceis de controlar.
Ignorando os dados e tomando decisões baseadas apenas em intuições.
Desconsiderando as ameaças externas e internas que podem impactar as operações.
Nenhuma das alternativas anteriores.
O que caracteriza um modelo de aprendizado não supervisionado?
Ele requer rótulos para aprender as associações nos dados.
Ele identifica padrões em dados sem a necessidade de rótulos ou supervisão explícita.
Ele usa uma função de custo para minimizar a diferença entre previsões e valores reais.
Ele pode ser usado apenas em problemas de classificação binária.
Ele aprende com base em séries temporais ou sequenciais de dados.
A formação do mapa topológico na rede SOM é obtida graças à presença de qual etapa?
Processo competitivo. A competição entre os neurônios da rede faz com que os neurônios se especializem em padrões específicos e, como consequência, o mapa topológico é formado.