Questões

A respeito de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e processamento de linguagem natural, julgue o item a seguir.

Umas das principais diferenças entre o backpropagation e o SGD (stochastic gradient descent) é a forma como os pesos são atualizados, visto que o SGD utiliza o gradiente calculado para todos os dados de treinamento, ao passo que o backpropagation usa o gradiente calculado apenas para um mini-batch de dados de treinamento.

 Sobre os conceitos de modelos preditivos, analise as afirmações abaixo.

  I. O modelo preditivo não supervisionado recebe dados de entrada e saída e busca correlações entre eles.

 II. O modelo supervisionado recebe apenas dados de entrada para encontrar padrões e prevê repetições de ocorrências anteriores.

III. A análise preditiva é utilizada como ferramenta para identificar padrões que podem sugerir ações fraudulentas.

 IV. A utilização de técnicas de aprendizagem de máquina para a análise preditiva permite produzir de forma automática e mais rápida modelos mais precisos.

É correto o que se afirma APENAS em 

Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se segue. 

A ação de realizar agrupamento hierárquico tem como premissa básica encontrar elementos em um conjunto de dados que impliquem a presença de outros elementos na mesma transação, com um grau de certeza definido pelos índices de fator de suporte e o fator de confiança, que pode ser realizado, por exemplo, por meio do algoritmo a priori. 

A respeito de ontologia, julgue o próximo item. 

A representação formal de ontologias é utilizada para que estas sejam consumidas por computadores, enquanto a representação gráfica é utilizada para compreensão humana. 

A respeito de inteligência artificial (IA) e de metodologias ágeis de desenvolvimento de software, julgue o item que se segue.

Graças ao aumento no desempenho de processamento e à análise de grandes volumes de dados, a IA já superou o desempenho humano em várias tarefas específicas, embora a criatividade ainda seja um desafio para a IA.

Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina.

Overfitting é um comportamento esperado e desejável de aprendizado de máquina, uma vez que descreve assertividade e acurácia altas quando o modelo de aprendizado de máquina fornece previsões precisas para novos dados com base nos dados de treinamento. 

A respeito de KNN (k-nearest neighbours), SVM (support vector machines), deep learning e técnicas de agrupamento, julgue o item a seguir.

O SVM classifica os dados encontrando uma linha ou hiperplano ideal; essa linha de separação é encontrada entre duas classes distintas pela análise dos dois pontos, um de cada grupo, mais próximos da outra classe.