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Qual dos algoritmos abaixo é usado para agrupamento (clustering)?

a) Algoritmo K-means.
b) Algoritmo de Busca A*.
c) Algoritmo Dijkstra.
d) Algoritmo Backpropagation.
e) Algoritmo Minimax.
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há 10 meses

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Prova_ Fundamentos da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina
3 pág.

Prova_ Fundamentos da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina

Respostas

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há 10 meses

Para identificar qual dos algoritmos listados é utilizado para agrupamento (clustering), vamos analisar cada uma das opções: a) Algoritmo K-means - Este é um algoritmo clássico de agrupamento que divide um conjunto de dados em K grupos baseados em características semelhantes. É amplamente utilizado para clustering. b) Algoritmo de Busca A* - Este é um algoritmo de busca utilizado em inteligência artificial para encontrar o caminho mais curto em um grafo, não é um algoritmo de agrupamento. c) Algoritmo Dijkstra - Este também é um algoritmo de busca que encontra o caminho mais curto entre nós em um grafo, não é utilizado para agrupamento. d) Algoritmo Backpropagation - Este é um algoritmo usado em redes neurais para treinamento, não é um algoritmo de agrupamento. e) Algoritmo Minimax - Este é um algoritmo usado em jogos para determinar a melhor jogada, não é um algoritmo de agrupamento. Portanto, a alternativa correta que representa um algoritmo de agrupamento é: a) Algoritmo K-means.

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O que caracteriza o aprendizado não supervisionado?

a) Quando o modelo é treinado com dados rotulados.
b) Quando o modelo organiza dados sem rótulos.
c) Quando o modelo utiliza feedback contínuo.
d) Quando o modelo é usado apenas para jogos.
e) Quando o modelo depende de lógica explícita programada.

Qual é o objetivo principal da rede neural convolucional (CNN)?

a) Analisar séries temporais em finanças.
b) Processar dados tabulares em planilhas.
c) Reconhecer padrões em dados visuais, como imagens.
d) Criar representações em texto para tradutores automáticos.
e) Controlar sistemas mecânicos em automação industrial.

Em qual contexto o aprendizado por reforço é mais frequentemente utilizado?

a) Classificação de e-mails como spam ou não spam.
b) Identificação de padrões em dados tabulares.
c) Controle de robôs e jogos interativos.
d) Criação de gráficos de barras.
e) Construção de websites dinâmicos.

O que são hiperparâmetros em Aprendizado de Máquina?

a) Dados usados exclusivamente para validação de modelos.
b) Parâmetros internos ajustados automaticamente pelo modelo.
c) Configurações ajustadas manualmente para otimizar o desempenho do modelo.
d) Algoritmos que substituem redes neurais.
e) Variáveis fixas em datasets de treinamento.

Qual é um exemplo de técnica para lidar com overfitting?

a) Utilizar um modelo mais complexo.
b) Aumentar o número de camadas de uma rede neural.
c) Aplicar regularização, como L1 ou L2.
d) Reduzir o tamanho do conjunto de validação.
e) Ignorar dados irrelevantes no conjunto de teste.

Qual das seguintes aplicações depende mais de modelos preditivos baseados em IA?

a) Previsão de falhas em máquinas industriais.
b) Impressão de documentos.
c) Gravação de CDs e DVDs.
d) Montagem manual de peças mecânicas.
e) Produção de papel reciclado.

O que são conjuntos de treinamento e teste em Aprendizado de Máquina?

a) Coleções de algoritmos usados no processo de modelagem.
b) Dados utilizados para monitorar servidores.
c) Divisões de dados para treinar o modelo e avaliar seu desempenho.
d) Planilhas usadas em análise manual de dados.
e) Diagramas para visualização de redes neurais.

Qual conceito está relacionado ao uso de redes neurais profundas para tarefas como reconhecimento facial?

a) Lógica Fuzzy.
b) Aprendizado profundo (Deep Learning).
c) Regressão linear simples.
d) Algoritmos genéticos.
e) Algoritmos de grafos.

Qual dos seguintes é um desafio técnico na implementação de IA?

a) A falta de desenvolvedores.
b) A complexidade na obtenção e limpeza de dados.
c) A ausência de dispositivos móveis no mercado.
d) A impossibilidade de usar redes sem fio.
e) A inexistência de algoritmos eficientes.

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