Grátis: Qual das seguintes afirmativas sobre redes neurais é verdadeira? A) Elas são sempre mais rápidas que outros algoritmos. B) Elas são inspiradas na ...

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Qual das seguintes afirmativas sobre redes neurais é verdadeira?

A) Elas são sempre mais rápidas que outros algoritmos.
B) Elas são inspiradas na estrutura do cérebro humano.
C) Elas não podem ser usadas para problemas não supervisionados.
D) Elas são um tipo de algoritmo de árvore de decisão.

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Aprendizado de Máquina

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Vamos analisar cada uma das alternativas sobre redes neurais: A) Elas são sempre mais rápidas que outros algoritmos. - Esta afirmativa é falsa, pois a velocidade das redes neurais pode variar dependendo da complexidade do modelo e do problema em questão. B) Elas são inspiradas na estrutura do cérebro humano. - Esta afirmativa é verdadeira, pois as redes neurais foram desenvolvidas com base na forma como os neurônios do cérebro humano se conectam e se comunicam. C) Elas não podem ser usadas para problemas não supervisionados. - Esta afirmativa é falsa, pois existem técnicas de redes neurais que podem ser aplicadas em problemas não supervisionados, como autoencoders. D) Elas são um tipo de algoritmo de árvore de decisão. - Esta afirmativa é falsa, pois redes neurais e árvores de decisão são abordagens diferentes em aprendizado de máquina. Portanto, a alternativa correta é: B) Elas são inspiradas na estrutura do cérebro humano.

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Aprendizado de Máquina

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O que é aprendizado de máquina?

A) Um subcampo da inteligência artificial que se concentra em criar algoritmos que permitem que as máquinas aprendam com dados.
B) O processo de programação manual de máquinas para executar tarefas.
C) Um tipo de software de automação de escritório.
D) Um método para aumentar a velocidade dos computadores.

Qual é a principal diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado?

A) O aprendizado supervisionado usa rótulos nos dados, enquanto o não supervisionado não usa.
B) O aprendizado não supervisionado é sempre mais preciso.
C) O aprendizado supervisionado não pode ser usado com grandes conjuntos de dados.
D) Não há diferença significativa entre eles.

Qual dos seguintes é um exemplo de algoritmo de aprendizado supervisionado?

A) K-means
B) Regressão linear
C) Análise de componentes principais (PCA)
D) Redes neurais autoencoders

O que é overfitting (ajuste excessivo) em aprendizado de máquina?

A) Quando um modelo generaliza bem para novos dados.
B) Quando um modelo se ajusta muito bem aos dados de treinamento, mas tem um desempenho ruim em dados não vistos.
C) Quando um modelo não consegue aprender padrões dos dados de treinamento.
D) Um tipo de erro na codificação de algoritmos.

Qual é o propósito da validação cruzada?

A) Aumentar a complexidade do modelo.
B) Avaliar a performance de um modelo em dados não vistos e evitar overfitting.
C) Reduzir o número de características de um conjunto de dados.
D) Garantir que todos os dados sejam usados para treinamento.

Qual das seguintes técnicas é utilizada para reduzir a dimensionalidade dos dados?

A) Regressão logística
B) Análise de componentes principais (PCA)
C) K-vizinhos mais próximos (K-NN)
D) Árvores de decisão

Qual é o objetivo da função de custo em modelos de aprendizado de máquina?

A) Maximizar a precisão do modelo.
B) Minimizar a diferença entre as previsões do modelo e os valores reais.
C) Melhorar a interpretação dos dados.
D) Reduzir o número de features.

O que é o 'ensemble learning'?

A) O uso de um único modelo para fazer previsões.
B) A combinação de múltiplos modelos para melhorar a precisão da previsão.
C) Um tipo de aprendizado não supervisionado.
D) Um método de validação de modelos.

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Qual dos seguintes é um exemplo de algoritmo de aprendizado supervisionado?A) K-meansB) Regressão linearC) Análise de componentes principais (PCA)D) Redes neurais autoencoders

Qual é o propósito da validação cruzada?A) Aumentar a complexidade do modelo.B) Avaliar a performance de um modelo em dados não vistos e evitar overfitting.C) Reduzir o número de características de um conjunto de dados.D) Garantir que todos os dados sejam usados para treinamento.

Qual das seguintes técnicas é utilizada para reduzir a dimensionalidade dos dados?A) Regressão logísticaB) Análise de componentes principais (PCA)C) K-vizinhos mais próximos (K-NN)D) Árvores de decisão

Qual é o objetivo da função de custo em modelos de aprendizado de máquina?A) Maximizar a precisão do modelo.B) Minimizar a diferença entre as previsões do modelo e os valores reais.C) Melhorar a interpretação dos dados.D) Reduzir o número de features.

O que é o 'ensemble learning'?A) O uso de um único modelo para fazer previsões.B) A combinação de múltiplos modelos para melhorar a precisão da previsão.C) Um tipo de aprendizado não supervisionado.D) Um método de validação de modelos.

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Qual dos seguintes é um exemplo de algoritmo de aprendizado supervisionado?

A) K-means
B) Regressão linear
C) Análise de componentes principais (PCA)
D) Redes neurais autoencoders

Qual é o propósito da validação cruzada?

A) Aumentar a complexidade do modelo.
B) Avaliar a performance de um modelo em dados não vistos e evitar overfitting.
C) Reduzir o número de características de um conjunto de dados.
D) Garantir que todos os dados sejam usados para treinamento.

Qual das seguintes técnicas é utilizada para reduzir a dimensionalidade dos dados?

A) Regressão logística
B) Análise de componentes principais (PCA)
C) K-vizinhos mais próximos (K-NN)
D) Árvores de decisão

Qual é o objetivo da função de custo em modelos de aprendizado de máquina?

A) Maximizar a precisão do modelo.
B) Minimizar a diferença entre as previsões do modelo e os valores reais.
C) Melhorar a interpretação dos dados.
D) Reduzir o número de features.

O que é o 'ensemble learning'?

A) O uso de um único modelo para fazer previsões.
B) A combinação de múltiplos modelos para melhorar a precisão da previsão.
C) Um tipo de aprendizado não supervisionado.
D) Um método de validação de modelos.