I. A seleção, modificação e criação de características a partir de dados brutos;
II. Um tipo específico de algoritmo para preparação de grandes conjuntos de dados;
III. O feedback na forma de recompensas ou penalidades e o desenvolvimento de modelos eficazes.
Assinale a alternativa correta:
a. Apenas as afirmativas I e III estão corretas.
b. Apenas a afirmativa I está correta.
c. Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
d. Apenas a afirmativa II está correta.
e. Apenas a afirmativa III está correta.
Respostas
Ed 
ano passado
Vamos analisar cada afirmativa: I. A seleção, modificação e criação de características a partir de dados brutos. Esta afirmativa está relacionada ao processo de engenharia de características, que envolve exatamente essas etapas. Portanto, está correta. II. Um tipo específico de algoritmo para preparação de grandes conjuntos de dados. Esta afirmativa não descreve corretamente a engenharia de características, que não se limita a um tipo específico de algoritmo, mas sim ao processo de seleção, modificação e criação de características. Portanto, está incorreta. III. O feedback na forma de recompensas ou penalidades e o desenvolvimento de modelos eficazes. Esta afirmativa não descreve corretamente a engenharia de características, que está mais relacionada à manipulação e seleção de características do que ao feedback na forma de recompensas ou penalidades. Portanto, está incorreta. Com base na análise, apenas a afirmativa I está correta. Portanto, a alternativa correta é: b. Apenas a afirmativa I está correta.
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Analise abaixo o que proporciona o processamento mais profundo e abstrato de dados no deep learning:
I. Redes neurais com uma única camada oculta.
II. Aprendizado supervisionado.
III. Backpropagation.
IV. Redes neurais com várias camadas ocultas.
V. Algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina.
Assinale a alternativa correta:
a. Apenas a afirmativa V está correta.
b. Apenas as afirmativas IV e V estão corretas.
c. Apenas as afirmativas II e III estão corretas.
d. Apenas a afirmativa IV está correta.
e. Apenas a afirmativa I está correta.
Assinale abaixo como o aprendizado por reforço difere dos outros tipos de aprendizado de máquina:
a. Não envolve tentativa e erro.
b. Não recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades.
c. Não utiliza algoritmos.
d. Envolvimento de feedback na forma de recompensas ou penalidades.
e. Ele não tem autonomia em tomar decisões, não sendo adequado para navegação robótica.
a. Não envolve tentativa e erro.
b. Não recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades.
c. Não utiliza algoritmos.
d. Envolvimento de feedback na forma de recompensas ou penalidades.
e. Ele não tem autonomia em tomar decisões, não sendo adequado para navegação robótica.
O que caracteriza a Inteligência Artificial fraca (IA estreita) em comparação com a IA forte? Assinale a alternativa correta:
a. A IA fraca está em um estágio teórico e experimental.
b. A IA fraca possui capacidades cognitivas abrangentes.
c. A IA fraca é adaptativa e dinâmica.
d. A IA fraca imita completamente a inteligência humana.
e. A IA fraca é projetada para tarefas específicas.
O que impulsionou o rápido desenvolvimento da IA? Assinale a alternativa correta:
a. Avanços em algoritmos de aprendizado de máquina, aumento da capacidade de processamento e disponibilidade de grandes conjuntos de dados.
b. Redução na capacidade de processamento.
c. Retrocesso em algoritmos de aprendizado de máquina.
d. Limitação na adaptação das máquinas.
e. Restrição de conjuntos de dados.
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