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Considere os seguintes parâmetros do algoritmo de agrupamento K-means:
1. Valor inicial dos centroides.
2. Número de clusteres.
3. Medida de distância.
Os parâmetros que são requeridos pelo algoritmo são:
A
2 e 3, apenas.
B
1 e 2, apenas.
C
1, 2 e 3.
D
1 e 3, apenas.

Quando estamos lidando com PLN é preciso transformar o dado textual em algo compreensível às máquinas para que elas possam operar sobre aquele conjunto. Qual destas é uma opção de transformação para este cenário?

A
Vetorização
B
Classificação
C
Pivot Table
D
Redução de Dimensionalidade
E
Regressão

A robótica tem aplicações em várias áreas, incluindo a exploração espacial. Qual dos seguintes robôs é conhecido por sua missão de coletar amostras de solo em Marte?

A

Robô Spirit

B

Robô Opportunity

C

Robô Perseverance

D

Robô Hubble

O mapeamento e a localização são processos críticos para robôs autônomos que navegam em ambientes desconhecidos.
Qual das seguintes afirmações sobre mapeamento e localização é verdadeira?

A

O mapeamento e a localização são irrelevantes para robôs que operam em ambientes conhecidos.

B

Técnicas como SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) permitem que robôs criem mapas enquanto se localizam simultaneamente dentro desses mapas.

C

O mapeamento é sempre mais complexo que a localização e nunca pode ser feito em tempo real.

D

A localização não necessita de sensores, pois pode ser determinada apenas por algoritmos de controle.

Um retângulo tem um comprimento que é o dobro de sua largura. Se a largura do retângulo é 5 ext{ cm}, qual é a área do retângulo em centímetros quadrados?

A

25 cm²

B

30 cm²

C

50 cm²

D

20 cm²

No aprendizado de máquina, qual é o objetivo principal de usar regularização?

A

Reduzir a quantidade de dados necessários para treinar o modelo.

B

Melhorar a velocidade de treinamento do modelo.

C

Impedir que o modelo memorize demais os dados de treinamento, evitando o overfitting.

D

Aumentar a complexidade do modelo para capturar mais padrões.

E

Melhorar o desempenho do modelo em dados de teste.

Um cientista de dados necessita estimar a precisão preditiva de um classificador medindo essa precisão para uma amostra de dados ainda não utilizada. Quais são as três estratégias principais, comumente usadas para isso, que o cientista de dados pode utilizar?
A
Divisão de dados em conjunto de treino e conjunto de teste, validação cruzada k-fold e validação cruzada N-fold.
B
Erro padrão, divisão de dados em conjunto de treino e conjunto de teste, re-execução de testes.
C
Conjunto de dados permanentes, conjunto de teste e re-execução de testes.
D
Troca de valores mais frequentes, validação cruzada e conjunto de treino e teste.
E
Conjunto de dados ausente, conjunto de treino e conjunto de teste.

Em um robô autônomo, a tomada de decisões em tempo real é crucial. Qual dos seguintes algoritmos é frequentemente utilizado para permitir que robôs autônomos tomem decisões baseadas em múltiplas entradas sensoras?

A

Algoritmos de ordenação

B

Redes neurais artificiais

C

Algoritmos de busca em profundidade

D

Algoritmos de codificação de Huffman

A partir dessas informações e do conteúdo estudado sobre conjunto de dados e suas características, pode-se afirmar que dados que possuem alguma interferência em sua interpretação se referem a dados:
A
Dados faltosos e inconsistentes.
B
Dados com ruídos ou ruidosos.
C
Dados equivocados.
D
Dados estragados.
E
Dados não estruturados.

Indique a opção que contenha tipos de Agentes inteligentes?

A
Agentes genéticos, autônomos.
B
Artefatos móveis, como carros inteligentes e aspiradores de pó.
C
Agentes de reflexo simples, reflexo baseado em modelo e orientado a objetivo.
D
Agentes de modelo simples e orientados a reflexo.