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06/09/2023, 18:58 Estácio: Alunos
https://simulado.estacio.br/alunos/ 1/1
Quest.: 6
As árvores de decisão cumprem quais tarefas de aprendizado?
Quest.: 7
O aprendizado por reforço é um método de aprendizado de máquina voltado para tratar como os agentes de
software devem realizar ações em um ambiente. Em relação ao aprendizado por reforço, selecione a opção
correta.
Quest.: 8
(INEP - 2005 - ENADE - Computação) No que diz respeito às redes neurais, assinale a opção correta.
Quest.: 9
No contexto de validação de modelos de aprendizado de máquina, para que serve a medida de recall?
Quest.: 10
O scatterplot, no contexto da análise exploratória, poderia ser usado para qual objetivo?
6.
Classi�cação somente.
Agrupamento somente.
Regressão somente.
Regressão e Agrupamento.
Classi�cação e Regressão.
7.
O agente só é informado sobre a sua recompensa ao �nal de um número �xo de iterações para evitar
desvios sobre sua política de tomada de decisão.
Ele dá suporte para maximizar recompensas cumulativas.
A escolha das ações é �xa ao longo da execução do algoritmo.
Todo o processo de aprendizagem é desenvolvido a partir de ideias baseadas em métodos exatos.
O agente é informado por exemplos positivos e negativos.
8.
O número de camadas ocultas de uma rede de alimentação direta é inversamente proporcional ao
aumento do espaço de hipóteses que ela pode representar.
O número de pesos de uma rede neural não in�uencia a rapidez com que ela processa dados.
O treinamento de uma rede neural tem tempo determinado de execução.
Não há problemas em realizar o teste de desempenho de uma rede neural com o mesmo conjunto de
dados usado para o treinamento.
O aprendizado supervisionado é o paradigma de treinamento mais utilizado para desenvolver aplicações
de redes neurais para classi�cação e predição.
9.
 Indicar, dentre todas as situações de classe Positivo como valor esperado, quantas estão corretas.
 Indicar, dentre todas as classi�cações de classe Negativa que o modelo fez, quantas estão corretas.
Indicar, dentre todas as classi�cações de classe Negativas que o modelo fez, quantas estão erradas.
 Indicar, dentre todas as classi�cações de classe Positivo que o modelo fez, quantas estão corretas.
 Indicar, dentre todas as situações de classe Positivo como valor esperado, quantas estão erradas.
10.
 Análise de espiral.
 Teste de hipótese.
 Observação de variância.
Correlação de atributos.
Análise de causa raiz.
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javascript:alert('Quest%C3%A3o com o c%C3%B3digo de refer%C3%AAncia 202110346300.')
javascript:alert('Quest%C3%A3o com o c%C3%B3digo de refer%C3%AAncia 202111500452.')
javascript:alert('Quest%C3%A3o com o c%C3%B3digo de refer%C3%AAncia 202111500465.')