Grátis: Em aprendizado de máquina, o que caracteriza um algoritmo de otimização estocástica? a) Ele usa um conjunto fixo de dados para ajustar os parâmetro... – Questões Respondidas

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Em aprendizado de máquina, o que caracteriza um algoritmo de otimização estocástica?
a) Ele usa um conjunto fixo de dados para ajustar os parâmetros de forma determinística.
b) Ele ajusta os parâmetros com base em amostras aleatórias de dados, buscando uma solução ótima mais rapidamente.
c) Ele ajusta os parâmetros de forma determinística para evitar erros.
d) Ele realiza a normalização de dados antes de iniciar o treinamento.
e) Ele é utilizado apenas em redes neurais.

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Respostas

Ed

há 10 meses

Para identificar a característica de um algoritmo de otimização estocástica em aprendizado de máquina, precisamos entender que esses algoritmos utilizam amostras aleatórias de dados em vez de um conjunto fixo e completo. Isso permite que eles busquem soluções ótimas de forma mais rápida e eficiente, especialmente em grandes conjuntos de dados. Vamos analisar as alternativas: a) Ele usa um conjunto fixo de dados para ajustar os parâmetros de forma determinística. - Incorreto, pois a otimização estocástica não utiliza um conjunto fixo. b) Ele ajusta os parâmetros com base em amostras aleatórias de dados, buscando uma solução ótima mais rapidamente. - Correto, essa é a definição de um algoritmo de otimização estocástica. c) Ele ajusta os parâmetros de forma determinística para evitar erros. - Incorreto, pois a otimização estocástica é, por definição, não determinística. d) Ele realiza a normalização de dados antes de iniciar o treinamento. - Incorreto, a normalização não é uma característica exclusiva da otimização estocástica. e) Ele é utilizado apenas em redes neurais. - Incorreto, algoritmos de otimização estocástica podem ser usados em diversos tipos de modelos, não apenas em redes neurais. Portanto, a alternativa correta é: b) Ele ajusta os parâmetros com base em amostras aleatórias de dados, buscando uma solução ótima mais rapidamente.

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Este exame foca em técnicas mais avançadas de aprendizado de máquina, cobrindo tópicos como redes neurais profundas, regularização, e técnicas de otimização, com ênfase na aplicabilidade e desafios práticos.
Qual é a principal diferença entre deep learning e machine learning tradicional?
a) O deep learning utiliza redes neurais profundas com múltiplas camadas de processamento, enquanto o machine learning tradicional usa modelos mais simples.
b) O deep learning é mais eficiente para problemas pequenos, enquanto o machine learning tradicional lida melhor com grandes volumes de dados.
c) O deep learning sempre supera o machine learning tradicional em precisão.
d) O deep learning não requer grandes volumes de dados, enquanto o machine learning tradicional exige.
e) O deep learning é aplicado apenas em problemas de regressão, enquanto o machine learning é para classificação.

Qual é a função da técnica de bagging (Bootstrap Aggregating) em ensemble learning?
a) Ela treina múltiplos modelos independentes e combina suas previsões para reduzir o viés do modelo.
b) Ela ajusta automaticamente os hiperparâmetros dos modelos para melhorar a precisão.
c) Ela cria uma única árvore de decisão robusta a partir de vários conjuntos de dados.
d) Ela seleciona as melhores características para treinar o modelo.
e) Ela evita o overfitting ao aumentar a complexidade do modelo.

O que caracteriza um modelo de aprendizado por reforço (Reinforcement Learning)?
a) Ele aprende com dados rotulados para prever um valor de saída.
b) Ele aprende interagindo com o ambiente e ajustando suas ações com base nas recompensas recebidas.
c) Ele ajusta os parâmetros do modelo usando um conjunto fixo de dados de treinamento.
d) Ele utiliza redes neurais profundas para fazer previsões em dados não rotulados.
e) Ele é usado apenas em problemas de classificação binária.

Qual é a principal vantagem de usar um modelo de Markov oculto (Hidden Markov Model - HMM)?
a) Ele modela sequências temporais e pode lidar com variáveis observáveis e não observáveis ao mesmo tempo.
b) Ele é mais rápido que redes neurais profundas em grandes volumes de dados.
c) Ele realiza clustering de dados em tempo real.
d) Ele é adequado apenas para dados numéricos.
e) Ele é utilizado exclusivamente em problemas de regressão.

Em qual cenário o uso de técnicas de ensemble é mais eficaz?
a) Quando o modelo tem baixa precisão e uma única técnica não consegue resolver o problema.
b) Quando o modelo possui alta precisão e não há risco de overfitting.
c) Quando o conjunto de dados é pequeno e fácil de processar.
d) Quando se deseja um modelo simples e de fácil interpretação.
e) Quando o problema é sempre linear.

O que caracteriza o algoritmo de K-means no contexto de clustering?
a) Ele utiliza redes neurais profundas para classificar os dados em grupos.
b) Ele agrupa os dados com base na distância entre os pontos e seus centros de clusters.
c) Ele realiza a redução de dimensionalidade antes de aplicar o agrupamento.
d) Ele precisa de um número fixo de clusters e usa um critério probabilístico para formar os grupos.
e) Ele é utilizado apenas para problemas de regressão.

O que é a exploração-exploração no aprendizado por reforço?
a) O modelo explora todas as opções possíveis e sempre escolhe a melhor.
b) O modelo explora novas opções para aprender, mas também explora as ações que já foram bem-sucedidas para maximizar as recompensas.
c) O modelo explora apenas as opções mais seguras para evitar riscos.
d) O modelo evita ações de exploração para melhorar a precisão do modelo.
e) O modelo explora apenas dados rotulados para melhorar a performance.

Qual é a principal característica de um algoritmo de classificação baseado em probabilidade?
a) Ele calcula a probabilidade de uma amostra pertencer a cada classe e escolhe a classe com a maior probabilidade.
b) Ele faz previsões determinísticas baseadas em um conjunto fixo de regras.
c) Ele não utiliza dados rotulados para fazer previsões.
d) Ele sempre assume que todas as classes têm a mesma probabilidade.
e) Ele ajusta os parâmetros automaticamente durante o processo de validação cruzada.

Qual é a principal vantagem de usar técnicas de transferência de aprendizado?
a) Elas permitem treinar modelos em grandes volumes de dados sem precisar de um grande conjunto de dados de treinamento.
b) Elas evitam a necessidade de usar redes neurais em modelos de aprendizado de máquina.
c) Elas tornam o treinamento mais rápido, transferindo conhecimento de um modelo treinado para outro.
d) Elas são eficazes apenas em problemas de regressão.
e) Elas garantem que o modelo nunca overfit.