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Um robô de pesquisa em ambientes extremos é projetado para operar em regiões polares. Qual característica deve ser priorizada para garantir sua operação nessas condições?
Design leve.
Resistência a temperaturas extremas.
Alta velocidade de movimentação.
Materiais frágeis.
O uso de robôs em exploração espacial é um campo em desenvolvimento. Qual das alternativas abaixo representa uma aplicação prática de robôs em missões espaciais?
Robôs que apenas monitoram dados sem interação.
Robôs que realizam coleta de amostras em outros planetas.
Robôs que não interagem com o ambiente.
Robôs que apenas realizam cálculos complexos.
Como se dá a base de comunicação de um neurônio com seus vizinhos?
O que é um outlier e qual o impacto desse valor no modelo?
Um valor que está dentro da faixa de dados e não afeta a performance do modelo.
Um valor muito distante da média, que pode distorcer o treinamento e as previsões do modelo.
Um valor repetido nos dados que não tem impacto significativo no modelo.
Um valor que representa dados ausentes e precisa ser descartado.
Um valor que representa um erro de digitação e deve ser corrigido.
Considerando a complexidade do fenômeno, como vimos anteriormente, é um grande desafio identificar e avaliar a criatividade. De forma ampla, há uma abordagem quantitativa, que considera instrumentos padronizados, precisos e fidedignos, e uma abordagem qualitativa, com entrevistas livres, observações e a biografia de pessoas que tiveram destaque social e receberam reconhecimento público pelo seu feito (Wechsler, 2009).( Aula 6, videoaula tema 3, Avaliação da criatividade, 0' até 1'05'').
O que é a técnica de bagging em aprendizado de máquina?
A combinação de vários modelos simples para formar um único modelo complexo.
A combinação de múltiplos modelos treinados em subconjuntos aleatórios dos dados para melhorar a precisão do modelo.
A utilização de um único modelo para melhorar a previsão.
A aplicação de técnicas de otimização para melhorar o tempo de treinamento.
A redução da dimensionalidade dos dados de entrada para melhorar a performance do modelo.
O que é a técnica de batch normalization em redes neurais?
Processo para normalizar as entradas de dados antes do treinamento.
Técnica usada para acelerar o treinamento, normalizando as ativações das camadas durante o processo.
Estratégia para diminuir o número de parâmetros em uma rede.
Método de regularização para reduzir overfitting.
Ajuste da taxa de aprendizado a cada batch de dados.
Aponte qual opção a seguir corresponde, no contexto do aprendizado de máquina, a um elemento executado em dados para criar um modelo de Machine Learning.
Qual é o principal objetivo do algoritmo Random Forest?
Classificação ou regressão usando múltiplas árvores de decisão.
Reduzir o número de variáveis categóricas.
Identificar outliers em grandes conjuntos de dados.
Dividir dados em clusters com base em similaridades.
Normalizar variáveis para escalas específicas.
Em um robô para exploração de cavernas, quais fatores devem ser considerados para garantir a segurança e a eficácia da exploração?
Resistência à água e à pressão.
Sistemas de comunicação para manter contato com a equipe de superfície.
Equipamentos de iluminação adequados.
Todas as anteriores.