10- Atividade Objetiva 01 - Implementação de Algoritmos de Machine Learning (2021)

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Enviado 17 mai em 22:11
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2 / 2 ptsPergunta 1
Quantos parâmetros a regressão linear univariada possui?
 2 
 1 
 3 
 4 
 5 
2 / 2 ptsPergunta 2
O que é "Gradiente Descendente"?
 
É um algoritmo iterativo de otimização de funções diferenciáveis para
encontrar os mínimos de uma função de custo
 
 
É um tratamento de dados que possibilita a normalização de uma
variável numérica
 
 É uma métrica de modelos supervisionados 
 É a função de custo da regressão linear univariada 
2 / 2 ptsPergunta 3
Ao fazer um treinamento de uma regressão linear univariada o cientista
de dados percebeu que a "loss" estagnou em um valor baixo. O que
pode ser feito nesse cenário?
 Diminuir o número de iterações no gradiente descente 
 Aumentar o número de iterações no gradiente descendente 
 Aumento do learning rate (ɑ) 
 Diminuição do learning rate (ɑ) 
2 / 2 ptsPergunta 4
1. Qual o tipo de modelo indicado para o seguinte cenário:
"Em uma grande empresa de logística um dos processos mais
importantes é a aquisição de insumos para embalagens. Porém um
problema recorrente é o de fornecedores que, por algum motivo, não
conseguem garantir as entregas e acabam gerando um custo
complexo de ser recuperado. Para melhorar o processo, seria
importante prever esse comportamento de forma a diminuir o prejuízo."
 Modelo de classificação 
 Modelo de regressão 
 Modelo de time series 
 Clusterização 
2 / 2 ptsPergunta 5
Ao fazer um treinamento de uma regressão linear univariada o cientista
de dados percebeu que a "loss" teve uma curva lenta e pouco efetiva.
Que ação ajudará em um melhor treinamento?
 Aumento do learning rate (ɑ) 
 Aumento de variáveis em X 
 Diminuição de variáveis em X 
 Diminuição do learning rate (ɑ) 
 Nenhuma das anteriores 
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