Grátis: No método de K-vizinhos mais próximos (k-NN), qual é o parâmetro crítico para o desempenho do modelo? a) A função de ativação. b) A quantidade de c... – Questões Respondidas

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No método de K-vizinhos mais próximos (k-NN), qual é o parâmetro crítico para o desempenho do modelo?
a) A função de ativação.
b) A quantidade de camadas na rede neural.
c) O número de vizinhos (k) escolhidos.
d) O tipo de kernel utilizado.
e) O número de clusters definidos.

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Ed

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No método de K-vizinhos mais próximos (k-NN), o parâmetro crítico que impacta diretamente o desempenho do modelo é o número de vizinhos (k) escolhidos. Esse valor determina quantos vizinhos mais próximos serão considerados para classificar um novo ponto de dados, influenciando a precisão e a generalização do modelo. Analisando as alternativas: a) A função de ativação - Este conceito não se aplica ao k-NN, pois não é um modelo baseado em redes neurais. b) A quantidade de camadas na rede neural - Novamente, isso não se aplica ao k-NN, que não utiliza camadas como em redes neurais. c) O número de vizinhos (k) escolhidos - Esta é a alternativa correta, pois é o parâmetro mais crítico no k-NN. d) O tipo de kernel utilizado - Isso é relevante em métodos como SVM, mas não no k-NN. e) O número de clusters definidos - Isso se relaciona a algoritmos de clustering, não ao k-NN. Portanto, a alternativa correta é: c) O número de vizinhos (k) escolhidos.

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Em um modelo de regressão logística, qual é a principal função de ativação utilizada?
a) Função tangente hiperbólica.
b) Função ReLU (Rectified Linear Unit).
c) Função sigmoide.
d) Função softmax.
e) Função linear.

O que é a técnica de regularização em aprendizado de máquina?
a) Um método para diminuir a precisão de um modelo para evitar overfitting.
b) A aplicação de técnicas para balancear os dados de treinamento.
c) Um processo para reduzir a complexidade de um modelo e prevenir overfitting.
d) A técnica para ajustar os parâmetros de entrada.
e) Um algoritmo que escolhe automaticamente os dados de treinamento.

Em qual cenário o algoritmo de Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) seria mais eficaz?
a) Quando os dados de entrada são de alta dimensionalidade e precisam de um modelo simples.
b) Quando as classes são linearmente separáveis, com um alto nível de ruído nos dados.
c) Quando os dados são lineares e o número de características é baixo.
d) Quando há pouca diferença entre as classes.
e) Quando os dados são altamente correlacionados.

Qual é a principal vantagem do algoritmo k-means para agrupamento de dados?
a) Ele pode lidar com dados não lineares.
b) Ele não precisa especificar o número de clusters a priori.
c) Ele é eficiente em termos de computação e fácil de implementar.
d) Ele não necessita de inicialização de parâmetros.
e) Ele sempre gera resultados ideais para dados grandes.

Em redes neurais, qual é o papel da camada de saída?
a) Ela recebe a entrada do modelo e aplica uma função de ativação.
b) Ela calcula o erro do modelo e ajusta os pesos.
c) Ela processa as informações intermediárias antes da saída final.
d) Ela produz o resultado final do modelo, com base na soma ponderada das saídas da camada anterior.
e) Ela regula a taxa de aprendizado do modelo.

O que define o conceito de underfitting em um modelo de aprendizado de máquina?
a) Quando o modelo é muito simples e não consegue capturar padrões dos dados.
b) Quando o modelo se ajusta de forma excessiva aos dados de treinamento.
c) Quando o modelo generaliza bem para novos dados.
d) Quando o modelo apresenta um erro de treinamento baixo, mas um erro de validação alto.
e) Quando o modelo falha em aprender com os dados de treinamento.

Qual é o objetivo da técnica Cross-Validation (validação cruzada)?
a) Reduzir o número de variáveis no modelo.
b) Testar o desempenho do modelo apenas em dados de teste.
c) Validar o modelo em diferentes subconjuntos dos dados para avaliar sua generalização.
d) Ajustar os pesos do modelo.
e) Melhorar a visualização dos dados de entrada.

Em redes neurais profundas, o que caracteriza uma camada convolucional?
a) Ela aplica uma operação de convolução nos dados de entrada para extrair características.
b) Ela realiza a operação de normalização de todos os dados.
c) Ela é responsável por calcular a saída final do modelo.
d) Ela reduz a dimensionalidade dos dados.
e) Ela ajusta os pesos da rede neural de forma automática.