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O que é feature engineering em aprendizado de máquina?
O processo de otimização do modelo durante o treinamento.
O processo de ajustar os parâmetros do modelo após o treinamento.
O processo de transformar variáveis brutas em um formato mais adequado para o treinamento do modelo.
O processo de dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste.
O processo de ajustar o número de camadas em uma rede neural profunda.
Sobre as etapas do KDD, assinale a alternativa:
Em um cenário de aprendizado supervisionado, qual é a principal vantagem do algoritmo Support Vector Machine (SVM)?
Ele não requer dados rotulados para o treinamento.
Ele é eficaz em problemas com classes linearmente separáveis, mesmo em alta dimensionalidade.
Ele pode ser facilmente implementado sem precisar de grandes volumes de dados.
Ele utiliza múltiplos modelos de classificação simultaneamente.
Ele combina várias técnicas de aprendizado não supervisionado.
A programação de robôs pode ser feita em diferentes linguagens. Qual das seguintes linguagens é amplamente utilizada na programação de robôs devido à sua simplicidade e facilidade de uso, especialmente para iniciantes?
C++
Python
Java
Assembly
O controle de movimento em robôs é uma questão fundamental na robótica.
Qual das alternativas abaixo descreve melhor um método comumente utilizado para controlar o movimento de um braço robótico?
Controle PID (Proporcional, Integral, Derivativo).
Controle de fluxo.
Controle por eventos.
Controle de feedback aleatório.
Qual das alternativas melhor descreve a função de ativação ReLU (Rectified Linear Unit)?
O que caracteriza a técnica de dropout em redes neurais?
Ele remove aleatoriamente neurônios durante o treinamento para evitar overfitting.
Ele aumenta o número de camadas na rede para melhorar a generalização.
Ele ajusta a função de perda durante o treinamento para melhorar a convergência.
Ele faz a normalização dos dados antes de alimentá-los na rede.
Ele utiliza um único neurônio por camada para reduzir a complexidade do modelo.
O que caracteriza um modelo de SVM (Support Vector Machine)?
Ele é utilizado principalmente para análise de dados temporais e séries históricas.
Ele procura maximizar a margem entre as classes de dados em um espaço multidimensional.
Ele é baseado em árvores de decisão e é mais adequado para tarefas de clustering.
Ele realiza agrupamento de dados em clusters de forma não supervisionada.
Ele é mais eficiente que outros modelos apenas para problemas de regressão.
Segundo o art. 208 da Constituição Federal, toda criança tem o direito à educação. Assim, considerando a Lei que garante o direito à educação a todas as crianças, a Educação Especial deve ofertar o atendimento diferenciado para atender as especificidades do sujeito com deficiência, matriculadas em quais modalidade de ensino. Escolha uma opção: