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São procedimentos que contribuem para a eficiência do Auxiliar de Secretaria, EXCETO:
Qual é a função da técnica de bagging (Bootstrap Aggregating) em ensemble learning?
Ela treina múltiplos modelos independentes e combina suas previsões para reduzir o viés do modelo.
Ela ajusta automaticamente os hiperparâmetros dos modelos para melhorar a precisão.
Ela cria uma única árvore de decisão robusta a partir de vários conjuntos de dados.
Ela seleciona as melhores características para treinar o modelo.
Ela evita o overfitting ao aumentar a complexidade do modelo.
A Regressão é uma técnica estatística utilizada na investigação da relação entre variáveis que surgem em problemas das mais variadas áreas da ciência. Sobre esse conjunto de testes, é possível afirmar:
Apresenta uma relação entre variáveis e, por isso, é utilizada como ferramenta de previsão.
Seu objetivo é encontrar raízes de uma função.
Seu objetivo é encontrar um modelo que simule uma rede neural.
Nenhuma das alternativas.
Por que o desenvolvimento de AGI e ASI é considerado desafiador em comparação à ANI, e quais impactos positivos ou negativos essas tecnologias poderiam trazer para a sociedade?
Em aprendizado supervisionado, o que significa "modelo generalizar"?
O modelo aprender padrões apenas nos dados de treinamento.
O modelo prever corretamente novos dados não vistos durante o treinamento.
O modelo apresentar alta acurácia no treinamento e no teste.
O modelo ajustar hiperparâmetros automaticamente.
O modelo identificar outliers em grandes conjuntos de dados.
Em aprendizado de máquina, qual é a principal função da técnica de regularização?
A regularização serve para aumentar o erro do modelo a fim de evitar overfitting.
Ela ajusta os hiperparâmetros do modelo para melhorar a precisão.
A regularização busca penalizar modelos complexos, mantendo os parâmetros pequenos e evitando o overfitting.
Ela utiliza amostras de dados adicionais para melhorar a precisão do modelo.
Ela aumenta a complexidade do modelo para melhorar a capacidade de aprender de dados ruidosos.
O que é a técnica de PCA (Principal Component Analysis)?
Um algoritmo de classificação que utiliza dados não rotulados.
Uma técnica de redução de dimensionalidade que visa capturar a maior parte da variância dos dados.
Uma técnica de regularização para redes neurais profundas.
Um algoritmo de clustering que agrupa dados semelhantes.
Uma técnica de otimização utilizada em modelos de aprendizado supervisionado.
Uma rede neural é formada por um conjunto de unidades de processamento simples que se comunicam enviando sinais uma para a outra por meio de conexões ponderadas. O componente elementar desse modelo são as:
Como é chamada a camada onde ocorre o resultado final do processamento de uma rede neural artificial?
Camada oculta (Hidden layer)
Camada de saída (Output layer)
Camada de entrada (Input layer)
Camada de pesos (Weight layer)