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Qual das seguintes teorias sociológicas foca na análise das interações sociais e na construção da realidade social através da linguagem e das ações cotidianas?
Teoria do Conflito
Funcionalismo
Interacionismo Simbólico
Teoria da Estruturação
O que é a técnica de early stopping no treinamento de redes neurais?
Uma técnica para aumentar a complexidade do modelo durante o treinamento.
Uma técnica para interromper o treinamento quando a performance no conjunto de validação começa a piorar.
Um método para ajustar automaticamente os pesos da rede.
Uma técnica de regularização para reduzir o overfitting.
Um algoritmo para gerar novos exemplos a partir dos dados existentes.
Em que tipo de problema o algoritmo K-Means é mais útil?
Problemas de classificação com múltiplas classes.
Problemas de regressão com dados temporais.
Problemas de agrupamento de dados não rotulados.
Problemas de aprendizado profundo em redes neurais.
Problemas de redução de dimensionalidade.
O que é Bagging em aprendizado de máquina?
Um método para balancear dados desbalanceados.
Uma técnica de validação de modelos.
Um método para combinar vários modelos de aprendizado, reduzindo a variância.
Uma abordagem para otimizar o ajuste de hiperparâmetros.
Um algoritmo para aprendizado supervisionado.
I- A arte de criar máquinas que executem funções que exijam inteligência quando executadas por pessoas.
II- O estudo de como fazer computadores realizarem coisas nas quais, no momento, as pessoas são melhores.
III- Ramo da ciência da computação que está interessado em automatizar comportamento inteligente.
O que significa gradiente descendente em aprendizado de máquina?
Um algoritmo usado para maximizar a função de perda e melhorar o modelo.
Um método de otimização utilizado para minimizar a função de perda ajustando os parâmetros do modelo.
Uma técnica de regularização utilizada para prevenir overfitting.
Um algoritmo usado para identificar padrões e clusters em grandes conjuntos de dados.
Um processo de predição de classes para novos dados com base em aprendizado supervisionado.
Qual das alternativas a seguir descreve uma das soluções utilizadas para melhorar a comunicação em robôs subaquáticos?
Utilização de comunicação por rádio, que não é eficaz na água.
Uso de comunicação acústica, que permite a transmissão de dados através de ondas sonoras.
Ignorar a necessidade de comunicação em ambientes subaquáticos.
Dependência total de comunicação via luz, que é limitada em profundidades maiores.
Qual a alternativa que melhor descreve o tipo de aprendizado sendo utilizado?
Aprendizado por reforço, porque existe uma variável simbolizada pelos sinais de aprovação e rejeição indicando o caminho a ser percorrido pelo veículo autônomo.
Aprendizado por reforço, porque, diante da ação tomada pelo agente inteligente, tem-se um estímulo de rejeição ou aprovação relativo às consequências decorrentes daquela ação.
Aprendizado não supervisionado, porque o veículo autônomo irá seguir o mesmo caminho de outros veículos que já passaram pela rotatória e que são do mesmo grupo indicado pelos sinais de aprovação e rejeição.
Aprendizado supervisionado, porque, diante da ação tomada pelo agente inteligente, tem-se um retorno de rejeição ou aprovação relativo às consequências decorrentes daquela ação.
Aprendizado supervisionado, porque existe uma variável simbolizada pelos sinais de aprovação e rejeição, indicando o caminho correto a ser percorrido pelo veículo autônomo.
Qual é a principal limitação do uso de redes neurais profundas?
Elas podem ser muito rápidas de treinar.
Elas são muito simples e fáceis de entender.
Elas podem exigir grandes volumes de dados e poder computacional para treinamento eficaz.
Elas não podem ser aplicadas a grandes volumes de dados.
Elas não funcionam bem em tarefas de classificação.