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O que caracteriza um modelo de k-NN (K-Nearest Neighbors)?
Ele busca encontrar a melhor linha de separação entre as classes.
Ele classifica um ponto com base nos k pontos mais próximos em termos de distância.
Ele utiliza uma função sigmoide para prever a classe de um ponto.
Ele utiliza um modelo linear para determinar a classe de um ponto.
Ele aplica boosting para melhorar a precisão do modelo.
O que é reinforcement learning (aprendizado por reforço)?
Um tipo de aprendizado onde o modelo aprende a partir de dados rotulados.
Um método de aprendizado em que o modelo aprende a partir de interações com um ambiente e recompensas.
Um algoritmo que encontra padrões em dados não rotulados.
Um modelo usado exclusivamente para previsão de séries temporais.
Uma técnica que combina aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Analise as afirmacoes e assinale a CORRETA.
I- Os robôs são comumente utilizados na realização de tarefas em locais insalubres, ou na realização de tarefas repetitivas ou perigosas para os seres humanos.
II- O principal objetivo da robótica educacional é promover ao educando o estudo de conceitos multidisciplinares, como física, matemática, geografia, entre outros.
III- O objetivo principal da robótica é promover ao educando o estudo apenas de física, matemática e artes.
Um robô de coleta de lixo é projetado para operar em áreas urbanas. Qual característica deve ser priorizada para garantir sua eficácia na coleta?
Tamanho pequeno.
Capacidade de carga adequada.
Alta velocidade.
Design estético.
I. Para construir um autoencoder para detecção de outliers, necessitamos agregar uma camada preditiva supervisionada ao modelo.
II. O autoencoder aprende a reconstruir o próprio exemplo de entrada. Dessa forma, ao apresentar ao modelo um exemplo distinto dos padrões de treinamento, podemos gerar uma reconstrução com alto erro, este erro pode ser usado como indicativo de outlier.
III. Para treinamento do autoencoder para detecção de outliers, precisamos possuir exemplos de todas as classes conhecidas do problema, uma vez que o processo de detecção de outliers é um problema supervisionado.
Em aprendizado supervisionado, o que é uma função de perda?
A função que determina o melhor modelo para os dados.
A função usada para regularizar o modelo e evitar overfitting.
A função que mede a diferença entre a previsão do modelo e os valores reais dos dados.
A função que organiza os dados de treinamento em diferentes grupos.
A função que aumenta a complexidade do modelo para melhorar o desempenho.
Qual é uma das preocupações principais relacionadas ao uso de algoritmos de Deep Learning?
Aumento da precisão
Viés algorítmico
Redução de custos
Questão 7: Considerando que A=3, B=2 e C=3, quais seriam os respectivos resultados aritméticos provenientes das seguintes expressões?
[1]
[2]
[3]
Escolha uma opção:
Considerando as alternativas abaixo, selecione o caso em que a aplicação do aprendizado por reforço não é recomendada:
Considere uma base de conhecimento relacionada a problemas observados em pneus de carros. Esses problemas se resumem a pneu furado e pneu vazio, que podem exigir o uso de um macaco para serem solucionados.
A partir dessa distribuição, analise as afirmacoes a seguir: