Grátis: O que é regularização em aprendizado de máquina? a) Aumento da complexidade do modelo. b) Redução do número de parâmetros da rede para evitar overf... – Questões Respondidas

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O que é regularização em aprendizado de máquina?
a) Aumento da complexidade do modelo.
b) Redução do número de parâmetros da rede para evitar overfitting.
c) Técnica usada para adicionar mais camadas à rede neural.
d) Processo de aumentar a quantidade de dados de entrada.
e) Ajuste dos parâmetros do modelo para melhorar a taxa de erro.

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Respostas

Ed

há 9 meses

A regularização em aprendizado de máquina é uma técnica utilizada para evitar o overfitting, que ocorre quando um modelo se ajusta demais aos dados de treinamento, perdendo a capacidade de generalizar para novos dados. A regularização geralmente envolve a redução da complexidade do modelo, o que pode incluir a redução do número de parâmetros ou a aplicação de penalidades a parâmetros excessivamente grandes. Analisando as alternativas: a) Aumento da complexidade do modelo - Isso é o oposto do que a regularização busca. b) Redução do número de parâmetros da rede para evitar overfitting - Esta é a definição correta de regularização. c) Técnica usada para adicionar mais camadas à rede neural - Isso não está relacionado à regularização. d) Processo de aumentar a quantidade de dados de entrada - Isso se refere a aumento de dados, não regularização. e) Ajuste dos parâmetros do modelo para melhorar a taxa de erro - Isso não é uma definição precisa de regularização. Portanto, a alternativa correta é: b) Redução do número de parâmetros da rede para evitar overfitting.

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Esta prova explora as últimas tendências em aprendizado de máquina, como algoritmos avançados, métodos inovadores de otimização e desafios técnicos que surgem com a evolução dos modelos e técnicas.
Qual das alternativas descreve melhor o aprendizado supervisionado?
a) O modelo aprende sem qualquer tipo de feedback ou rótulo nos dados.
b) O modelo é treinado com dados rotulados, ou seja, entradas com saídas conhecidas.
c) O modelo ajusta seus parâmetros sem a necessidade de dados de entrada.
d) O modelo usa apenas dados não estruturados.
e) O modelo é treinado por meio de um processo de tentativa e erro.

Qual é a principal vantagem do aprendizado não supervisionado?
a) Ele utiliza dados rotulados para treinamento.
b) Ele permite que o modelo encontre padrões nos dados sem a necessidade de rótulos.
c) Ele sempre requer grandes volumes de dados.
d) Ele utiliza dados sequenciais para treinar o modelo.
e) Ele é mais rápido do que o aprendizado supervisionado.

O que caracteriza um algoritmo de aprendizado por reforço?
a) O modelo aprende a partir de dados rotulados com feedback direto.
b) O modelo aprende interagindo com o ambiente e recebendo recompensas ou punições.
c) O modelo não usa dados de entrada, mas apenas saídas.
d) O modelo sempre melhora o desempenho com mais dados.
e) O modelo resolve problemas de otimização simples, como regressão linear.

O que é o conceito de overfitting no contexto de aprendizado de máquina?
a) Quando o modelo não consegue aprender corretamente com os dados de treinamento.
b) Quando o modelo é treinado por tempo excessivo e não consegue generalizar para novos dados.
c) Quando o modelo aprende muito rápido e supera seus erros.
d) Quando o modelo fica obsoleto devido a novas versões de algoritmos.
e) Quando o modelo tenta ajustar a função de ativação manualmente.

O que é uma rede neural convolucional (CNN) usada principalmente para?
a) Processar dados tabulares.
b) Realizar análise de séries temporais.
c) Trabalhar com dados de imagem, especialmente em reconhecimento e classificação.
d) Gerenciar grandes volumes de dados não estruturados.
e) Processar apenas texto.

Qual é o papel de uma função de ativação em redes neurais?
a) Aumentar a complexidade do modelo.
b) Controlar a taxa de aprendizado do modelo.
c) Introduzir não-linearidade nos neurônios, permitindo que o modelo aprenda padrões complexos.
d) Regularizar o modelo para evitar o overfitting.
e) Ajustar automaticamente os pesos das conexões.

O que caracteriza um modelo de aprendizado profundo (deep learning)?
a) Um modelo simples com poucas camadas de rede neural.
b) Um modelo que utiliza grandes quantidades de dados e várias camadas de redes neurais para aprender padrões complexos.
c) Um modelo de aprendizado supervisionado que não usa redes neurais.
d) Um modelo que só pode lidar com dados numéricos e não com imagens ou texto.
e) Um modelo que apenas resolve problemas de regressão.

O que é a técnica de batch normalization em redes neurais?
a) Processo para normalizar as entradas de dados antes do treinamento.
b) Técnica usada para acelerar o treinamento, normalizando as ativações das camadas durante o processo.
c) Estratégia para diminuir o número de parâmetros em uma rede.
d) Método de regularização para reduzir overfitting.
e) Ajuste da taxa de aprendizado a cada batch de dados.

O que é transfer learning?
a) Reutilização de um modelo treinado em uma tarefa para transferir os aprendizados para uma nova tarefa relacionada.
b) O processo de aumentar o número de camadas de uma rede neural.
c) A técnica de transformar os dados de entrada para melhorar a performance.
d) O treinamento de modelos sem qualquer tipo de feedback.
e) A utilização de novos dados de entrada para gerar novos rótulos.