Grátis: O que é a técnica de feature scaling e por que ela é importante? a) A técnica de normalizar os dados de entrada para garantir que as variáveis seja... – Questões Respondidas

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O que é a técnica de feature scaling e por que ela é importante?
a) A técnica de normalizar os dados de entrada para garantir que as variáveis sejam comparáveis.
b) A técnica de aumentar a complexidade dos dados para melhorar a performance do modelo.
c) A técnica de reduzir o número de variáveis no modelo.
d) A técnica de dividir os dados em categorias para facilitar a análise.
e) A técnica de aplicar regularização para evitar overfitting.

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Prova 1_ Análise e Aplicações de Modelos de Aprendizado de Máquina

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Respostas

Ed

há 10 meses

A técnica de feature scaling, ou escalonamento de características, é utilizada para normalizar os dados de entrada, garantindo que as variáveis estejam na mesma escala. Isso é importante porque muitos algoritmos de aprendizado de máquina, como KNN e SVM, são sensíveis à escala das variáveis. Se as variáveis não estiverem na mesma escala, isso pode afetar negativamente a performance do modelo. Analisando as alternativas: a) A técnica de normalizar os dados de entrada para garantir que as variáveis sejam comparáveis. - Correto, pois descreve exatamente o que é feature scaling. b) A técnica de aumentar a complexidade dos dados para melhorar a performance do modelo. - Incorreto, pois feature scaling não aumenta a complexidade. c) A técnica de reduzir o número de variáveis no modelo. - Incorreto, pois isso se refere a técnicas de seleção de características, não de escalonamento. d) A técnica de dividir os dados em categorias para facilitar a análise. - Incorreto, isso se refere a discretização, não a feature scaling. e) A técnica de aplicar regularização para evitar overfitting. - Incorreto, pois regularização é um conceito diferente. Portanto, a alternativa correta é: a) A técnica de normalizar os dados de entrada para garantir que as variáveis sejam comparáveis.

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Esta prova aborda conceitos avançados relacionados ao aprendizado supervisionado e não supervisionado. Inclui tópicos como otimização de parâmetros, avaliação de modelos e a aplicação de técnicas de regularização para melhorar a performance e generalização.
O que é o underfitting em aprendizado de máquina?
a) O modelo é tão simples que não consegue capturar os padrões subjacentes nos dados.
b) O modelo aprende excessivamente com os dados de treinamento, resultando em alta acurácia nos dados de teste.
c) O modelo aplica regularização para evitar overfitting.
d) O modelo é capaz de generalizar muito bem para dados desconhecidos.
e) O modelo é complexo, mas não consegue melhorar a performance em novos dados.

Em redes neurais, qual é a função de uma camada de convolução em uma rede convolucional (CNN)?
a) Realizar a normalização dos dados de entrada.
b) Extrair características dos dados, como bordas e formas.
c) Estabelecer conexões entre diferentes neurônios de camadas distantes.
d) Introduzir não-linearidade ao modelo para melhorar o aprendizado.
e) Aumentar a capacidade do modelo de generalizar dados.

O que é a técnica de bagging em aprendizado supervisionado?
a) A combinação de modelos treinados de forma sequencial para reduzir o erro.
b) A aplicação de múltiplos modelos em diferentes partes do conjunto de dados para melhorar a performance.
c) A combinação de modelos simples para criar um modelo complexo e mais preciso.
d) A técnica de reduzir a dimensionalidade dos dados de entrada.
e) A aplicação de uma única técnica de classificação em todos os dados de treinamento.

Qual das opções é uma característica do algoritmo K-means?
a) Ele utiliza uma técnica de otimização para melhorar a previsão.
b) Ele é utilizado para problemas de regressão.
c) Ele agrupa dados não rotulados em K clusters com base em similaridade.
d) Ele aplica regularização para evitar overfitting.
e) Ele realiza previsão com base em um único modelo.

Em aprendizado supervisionado, qual é a principal função de uma função de custo?
a) A função de custo determina a complexidade do modelo.
b) A função de custo mede a diferença entre as previsões do modelo e os valores reais, guiando a otimização dos parâmetros.
c) A função de custo ajusta os pesos do modelo para melhorar a capacidade de generalização.
d) A função de custo reduz a dimensionalidade dos dados de entrada.
e) A função de custo aumenta a quantidade de dados de treinamento.

O que é a técnica de dropout em redes neurais?
a) A técnica de aumentar o número de camadas para melhorar o desempenho do modelo.
b) A técnica de eliminar aleatoriamente alguns neurônios durante o treinamento para evitar overfitting.
c) A técnica de aumentar a quantidade de dados de entrada para melhorar o desempenho.
d) A técnica de normalizar os dados para melhorar a convergência do modelo.
e) A técnica de reduzir o número de parâmetros para aumentar a generalização.

O que é um hyperparameter em aprendizado de máquina?
a) A variável de entrada que o modelo utiliza para realizar previsões.
b) A técnica usada para otimizar a acurácia do modelo.
c) O parâmetro que define a estrutura do modelo, como o número de camadas ou unidades.
d) O valor calculado durante o treinamento do modelo.
e) O valor fixo que controla a velocidade de aprendizagem do modelo.

O que caracteriza um *classificador SVM (Support Vector Machine)?
a) O modelo encontra a linha ou plano que separa as classes de forma que a margem entre elas seja maximizada.
b) O modelo agrupa dados de forma não supervisionada.
c) O modelo utiliza uma árvore de decisão para realizar classificações.
d) O modelo realiza classificações com base em um número limitado de vizinhos mais próximos.
e) O modelo reduz a dimensionalidade dos dados para melhorar a classificação.

Em Principal Component Analysis (PCA), qual é o objetivo principal?
a) Aumentar a complexidade do modelo para melhorar a acurácia.
b) Reduzir a dimensionalidade dos dados, preservando as informações mais importantes.
c) Aumentar o número de variáveis no conjunto de dados.
d) Dividir os dados em diferentes classes.
e) Melhorar a capacidade de classificação do modelo.