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O que é transfer learning e como ele melhora o processo de treinamento de um modelo?
O processo de transferir dados de entrada entre diferentes modelos.
A técnica de treinar um modelo do zero utilizando um conjunto de dados pequeno.
A adaptação de um modelo pré-treinado em uma tarefa específica para um novo domínio com menos dados.
A utilização de múltiplos modelos de aprendizado não supervisionado.
A utilização de aprendizado supervisionado em vez de aprendizado não supervisionado.
Em aprendizado de máquina, o que caracteriza o conceito de overfitting?
O modelo se ajusta muito bem aos dados de teste, mas apresenta erro nos dados de treinamento.
O modelo tem um desempenho ruim tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste.
O modelo se ajusta muito bem aos dados de treinamento, mas perde capacidade de generalização para dados novos, resultando em baixo desempenho fora do treinamento.
O modelo tem um desempenho excelente tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste.
O modelo é simples e não apresenta erros nos dados de treinamento.
É correto afirmar que o modelo apresenta:
Qual é a função da técnica de regularização em aprendizado de máquina?
Prevenir o overfitting ajustando os parâmetros do modelo para melhorar sua capacidade de generalização.
Aumentar a complexidade do modelo para melhorar a precisão.
Reduzir o número de variáveis no modelo.
Melhorar a velocidade de treinamento ao reduzir o tempo de processamento.
Garantir que o modelo seja interpretável.
Podemos definir como uma aplicação real de IA o seguinte exemplo:
Todas as alternativas estão corretas.
Um filtro de spam.
Um classificador de documentos.
Um identificador de faces.
Um gerador automático de códigos.
O que caracteriza a técnica de regularização L2?
Ela penaliza os pesos do modelo para evitar que se tornem muito grandes.
Ela aplica um conjunto de regras para ajustar as variáveis do modelo.
Ela usa um método de agrupamento para reduzir a dimensionalidade dos dados.
Ela ajusta os parâmetros do modelo com base no erro médio quadrático.
Ela ajusta o número de camadas de uma rede neural.
Qual das alternativas abaixo descreve melhor o conceito de "algoritmo de recomendação" em plataformas de mídias digitais?
Um sistema que classifica e organiza conteúdos baseando-se unicamente em palavras-chave.
Um conjunto de regras e cálculos usados para personalizar a experiência do usuário, sugerindo conteúdos com base em seu histórico de visualização e interação.
Um mecanismo de pesquisa que utiliza apenas dados demográficos para direcionar anúncios.
Uma técnica de marketing que promove produtos de forma aleatória, sem considerar as preferências do usuário.