Grátis: O que significa 'análise de sentimentos' em IA? a) A previsão do comportamento futuro de usuários com base em suas interações passadas. b) A técni... – Questões Respondidas

Inteligência Artificial

Outros

O que significa 'análise de sentimentos' em IA?

a) A previsão do comportamento futuro de usuários com base em suas interações passadas.
b) A técnica de identificar e extrair opiniões e sentimentos de textos, como em análises de redes sociais.
c) A criação de novos textos automaticamente com base em um banco de dados.
d) A análise do valor financeiro de um determinado produto ou serviço.
e) A utilização de algoritmos para prever a popularidade de um post.

Desenvolvendo com Questões

há 11 meses

Desenvolvendo com Questões

há 11 meses

Prova_ Fundamentos de IA e Suas Ferramentas

Prova_ Fundamentos de IA e Suas Ferramentas

Respostas

Ed

há 11 meses

A análise de sentimentos em Inteligência Artificial refere-se à técnica que busca identificar e extrair opiniões e sentimentos expressos em textos. Isso é comumente aplicado em análises de redes sociais, onde se avalia como as pessoas se sentem em relação a determinados tópicos, produtos ou serviços. Analisando as alternativas: a) A previsão do comportamento futuro de usuários com base em suas interações passadas - Isso se refere mais a análise preditiva, não à análise de sentimentos. b) A técnica de identificar e extrair opiniões e sentimentos de textos, como em análises de redes sociais - Esta é a definição correta de análise de sentimentos. c) A criação de novos textos automaticamente com base em um banco de dados - Isso se relaciona mais com geração de texto, não com análise de sentimentos. d) A análise do valor financeiro de um determinado produto ou serviço - Isso é mais relacionado a análise de mercado ou financeira, não à análise de sentimentos. e) A utilização de algoritmos para prever a popularidade de um post - Isso se refere a análise de engajamento, não à análise de sentimentos. Portanto, a alternativa correta é: b) A técnica de identificar e extrair opiniões e sentimentos de textos, como em análises de redes sociais.

Essa resposta te ajudou?

0

0

left-side-bubbles-background

right-side-bubbles-background

Crie sua conta grátis para liberar essa resposta. 🤩

Já tem uma conta?

Ao continuar, você aceita os Termos de Uso e Política de Privacidade

Ainda com dúvidas?

Envie uma pergunta e tenha sua dúvida de estudo respondida!

Essa pergunta também está no material:

Prova_ Fundamentos de IA e Suas Ferramentas

Prova_ Fundamentos de IA e Suas Ferramentas

Mais perguntas desse material

O que significa 'aprendizado supervisionado'?

a) Um tipo de aprendizado que usa dados sem rótulos para gerar resultados.
b) Um tipo de aprendizado em que o modelo é treinado com dados rotulados, para prever ou classificar novas entradas.
c) Um tipo de aprendizado que não exige dados, apenas decisões humanas.
d) Um tipo de aprendizado que usa feedback de erro para melhorar os resultados.
e) Um tipo de aprendizado que utiliza exclusivamente aprendizado por reforço.

Qual técnica de IA é comumente utilizada para melhorar a análise de grandes volumes de dados?

a) Algoritmos de otimização.
b) Redes neurais convolucionais (CNNs).
c) Processamento de linguagem natural (PLN).
d) Algoritmos genéticos.
e) Aprendizado de máquina supervisionado.

O que é 'deep learning' (aprendizado profundo)?

a) Uma abordagem de aprendizado de máquina com camadas mais profundas de redes neurais, usada para tarefas como reconhecimento de imagem e tradução de linguagem.
b) Um algoritmo que simula decisões humanas baseadas em lógica.
c) O processo de análise de dados não estruturados.
d) Um modelo de previsão linear simples.
e) O aprendizado de dados a partir de históricos de comportamento.

O que caracteriza o 'algoritmo de K-vizinhos mais próximos' (KNN)?

a) Ele usa dados não rotulados para prever resultados com base nos vizinhos mais próximos de uma entrada.
b) Ele organiza dados em grupos, sem a necessidade de rótulos.
c) Ele usa aprendizado supervisionado para prever categorias com base na distância entre os pontos de dados.
d) Ele é eficaz apenas em dados temporais.
e) Ele usa feedback de erro para ajustar os resultados.

Como as redes neurais convolucionais (CNNs) são usadas?

a) Para detectar padrões em grandes volumes de texto.
b) Para processar dados sequenciais em problemas de previsão.
c) Para realizar tarefas de processamento de imagem, como reconhecimento de objetos e classificação de imagens.
d) Para simular comportamentos de agentes em ambientes controlados.
e) Para prever séries temporais em finanças.

Qual é o papel dos 'dados rotulados' no aprendizado supervisionado?

a) Eles são usados para treinar um modelo para prever ou classificar novos dados.
b) Eles são irrelevantes, pois o modelo aprende sem rótulos.
c) Eles ajudam a otimizar as redes neurais convolucionais.
d) Eles são usados para testar os resultados do modelo.
e) Eles servem para melhorar a acurácia das previsões não supervisionadas.

O que é uma 'máquina de vetores de suporte' (SVM)?

a) Um algoritmo de aprendizado de máquina usado para classificação e regressão, com base na maximização da margem entre as classes.
b) Um algoritmo utilizado exclusivamente para aprendizado não supervisionado.
c) Uma técnica que cria redes neurais profundas para classificação de dados.
d) Um tipo de algoritmo para prever séries temporais.
e) Uma ferramenta para otimizar algoritmos genéticos.

Qual a vantagem do 'aprendizado não supervisionado'?

a) Ele é mais simples e rápido do que o aprendizado supervisionado.
b) Ele pode trabalhar com dados não rotulados e encontrar padrões ou agrupamentos sem supervisão humana.
c) Ele exige que todos os dados sejam rotulados.
d) Ele é usado apenas para tarefas de previsão.
e) Ele é mais eficiente em tarefas de regressão.

O que é um 'perceptron'?

a) Um algoritmo usado para identificar padrões em dados numéricos.
b) Um tipo de rede neural simples, com uma camada de neurônios, usada em problemas de classificação binária.
c) Uma ferramenta para simular interações de agentes em jogos.
d) Uma técnica de aprendizado não supervisionado.
e) Uma rede neural complexa com várias camadas profundas.