Aprendizado de Máquina e Algoritmos

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03/12/2021 22:32 Rever Avaliação
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Pós-Graduação
Curso
BIG DATA E CIÊNCIA DE DADOS
Carga Horária
500 horas
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Machine Learning e Deep Learning
Tipo de avaliação:
Online
Tempo utilizado:
39 minutos
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1
Assim, sabendo a necessidade do cálculo de uma estimativa do gradiente para a
implementação do algoritmo de aprendizado denominado método do gradiente
descendente, supondo que você precisa implementá-lo, como você faria isto?
Sua Resposta:
 
Resposta correta:
 
Um hiperparâmetro é definido como um tipo especial de parâmetro para um dado algoritmo,
capaz de realizar mudanças diretas neste, inclusive modificações em prol de seu
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Washington Wagner
Rezende
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2
funcionamento e pode ser baseado em informações importantes acerca do problema real.
Além disso, sabe-se com relação aos hiperparâmetros que:
Sua Resposta:
A maior parte dos algoritmos de aprendizado de máquina possui hiperparâmetros.
Resposta correta:
A maior parte dos algoritmos de aprendizado de máquina possui hiperparâmetros.
3
O método do gradiente descendente fundamenta-se em premissas como a estimação do
gradiente, considerando-se pequenas amostras de um lote maior. Por outro lado, quando
analisa-se o gradiente estocástico estima-se a seguinte relação com a taxa de aprendizado 
, ou seja:
Sua Resposta:
A diferença dos dados com a taxa de aprendizado tendem a ser os próprios dados.
Resposta correta:
A diferença dos dados com a taxa de aprendizado e o gradiente tendem a ser os
próprios dados.
4
A capacidade dentro da aprendizagem do algoritmo, dentro da área de Machine Learning,
pode estar associada a uma série de fatores. O estabelecimento do cenário é um exemplo,
mas também podem ser apontadas características físicas como:
Sua Resposta:
A capacidade do computador
Resposta correta:
A capacidade do computador
5
Tanto a distribuição de Bernoulli, como a distribuição de Gauss, servem como parâmetros
nas análises estatísticas dos dados, considerando-se os estimadores. Assim, um exemplo
válido de estimador baseado nas médias é visto em:
Sua Resposta:
 
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