Grátis: O que é transfer learning e como ele pode ser útil? a) O processo de aprender com dados ruidosos. b) A técnica de usar um modelo pré-treinado para ... – Questões Respondidas

Inteligência Artificial

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O que é transfer learning e como ele pode ser útil?
a) O processo de aprender com dados ruidosos.
b) A técnica de usar um modelo pré-treinado para resolver um problema diferente, economizando tempo e recursos.
c) A técnica de ajustar a arquitetura de um modelo a cada nova tarefa.
d) O uso de redes neurais para transferir dados de uma camada para outra.
e) O processo de treinar uma rede neural do zero para uma tarefa específica.

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Respostas

Ed

há 9 meses

Transfer learning, ou aprendizado por transferência, é uma técnica em inteligência artificial onde um modelo pré-treinado em uma tarefa é adaptado para uma nova tarefa, economizando tempo e recursos, além de melhorar a performance, especialmente quando há poucos dados disponíveis para a nova tarefa. Analisando as alternativas: a) O processo de aprender com dados ruidosos - Isso não descreve transfer learning. b) A técnica de usar um modelo pré-treinado para resolver um problema diferente, economizando tempo e recursos - Esta é a definição correta de transfer learning. c) A técnica de ajustar a arquitetura de um modelo a cada nova tarefa - Isso não é especificamente transfer learning. d) O uso de redes neurais para transferir dados de uma camada para outra - Isso não descreve transfer learning. e) O processo de treinar uma rede neural do zero para uma tarefa específica - Isso é o oposto de transfer learning. Portanto, a alternativa correta é: b) A técnica de usar um modelo pré-treinado para resolver um problema diferente, economizando tempo e recursos.

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A segunda prova aborda os principais desafios enfrentados em aprendizado de máquina, desde o tratamento de dados ruidosos até a implementação de soluções escaláveis para grandes volumes de dados.
Qual a principal diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado?
a) O aprendizado supervisionado não usa dados rotulados, enquanto o não supervisionado usa.
b) O aprendizado não supervisionado busca encontrar padrões nos dados sem rótulos, enquanto o supervisionado usa dados rotulados.
c) O aprendizado supervisionado é mais eficiente do que o não supervisionado.
d) O aprendizado supervisionado envolve redes neurais profundas, enquanto o não supervisionado não.
e) O aprendizado não supervisionado é sempre mais rápido.

O que é o overfitting e como ele pode ser evitado?
a) Overfitting ocorre quando o modelo falha em aprender com os dados. Pode ser evitado com mais dados.
b) Overfitting ocorre quando o modelo aprende excessivamente os dados de treinamento, prejudicando a generalização. Pode ser evitado com regularização.
c) Overfitting ocorre quando o modelo aprende mais rapidamente. Pode ser evitado com mais camadas.
d) Overfitting é o nome dado ao erro de previsão, que é inevitável.
e) Overfitting é a incapacidade do modelo de aprender com dados de entrada.

Qual a principal função de uma rede neural convolucional (CNN)?
a) Processar e analisar dados numéricos em grandes volumes.
b) Processar dados sequenciais, como texto ou áudio.
c) Realizar tarefas de visão computacional, como reconhecimento e classificação de imagens.
d) Analisar dados tabulares e estruturados.
e) Treinar modelos simples para problemas de regressão.

O que caracteriza o conceito de regularização em aprendizado de máquina?
a) É a técnica de adicionar mais camadas à rede neural.
b) É a técnica de reduzir a complexidade do modelo para evitar overfitting.
c) É a técnica de aumentar a quantidade de dados de treinamento.
d) É uma forma de normalizar os dados de entrada para melhorar o aprendizado.
e) É uma estratégia para ajustar os pesos da rede neural manualmente.

O que é batch normalization e qual seu principal benefício?
a) Uma técnica que acelera o treinamento e melhora a precisão normalizando as saídas das camadas intermediárias.
b) Uma técnica que regula a rede neural para melhorar a precisão do modelo.
c) Um processo de normalização dos dados de entrada antes do treinamento.
d) Uma técnica que altera a função de ativação para melhorar o desempenho.
e) Um método de ajuste de hiperparâmetros para melhorar a performance.

Qual o principal objetivo do aprendizado por reforço?
a) Maximizar a recompensa acumulada por um agente em um ambiente de interação.
b) Aprender com dados rotulados para fazer previsões.
c) Minimizar o erro de previsão em um conjunto de dados de entrada.
d) Seguir uma sequência fixa de passos para alcançar um objetivo.
e) Ajustar automaticamente os parâmetros de uma rede neural.

Qual é o papel das funções de ativação nas redes neurais?
a) Determinar os pesos iniciais das conexões.
b) Introduzir não-linearidade e permitir que o modelo aprenda representações complexas.
c) Acelerar o treinamento ajustando as taxas de aprendizado.
d) Normalizar as entradas de cada camada.
e) Regularizar a rede para evitar overfitting.

Qual é a vantagem do uso de Redes Neurais Profundas em comparação com redes rasas?
a) Elas são mais rápidas para treinar.
b) Elas requerem menos dados para alcançar bons resultados.
c) Elas podem aprender representações mais complexas e abstrair melhor os dados.
d) Elas são mais fáceis de implementar e otimizar.
e) Elas são exclusivas para problemas de regressão.

O que é deep learning?
a) Aprendizado com dados não rotulados.
b) Aprendizado utilizando redes neurais profundas para resolver problemas complexos.
c) Aprendizado supervisionado sem a necessidade de modelos preexistentes.
d) Aprendizado rápido por meio de validação cruzada.
e) Aprendizado com pequenas redes neurais.