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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.
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Desafios Para o Conhecimento

há 9 meses

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há 9 meses

Prova de Algoritmos e Técnicas de Aprendizado de Máquina_ Fundamentos e Aplicações
4 pág.

Prova de Algoritmos e Técnicas de Aprendizado de Máquina_ Fundamentos e Aplicações

Respostas

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há 9 meses

Vamos analisar as alternativas para identificar a principal vantagem do algoritmo k-means: a) Ele pode lidar com dados não lineares. - Essa afirmação não é verdadeira, pois o k-means é mais eficaz em dados que podem ser separados linearmente. b) Ele não precisa especificar o número de clusters a priori. - Isso não é correto, pois o k-means requer que o número de clusters (k) seja definido antes da execução do algoritmo. c) Ele é eficiente em termos de computação e fácil de implementar. - Essa é uma característica verdadeira do k-means, pois ele é relativamente simples e rápido em comparação com outros algoritmos de agrupamento. d) Ele não necessita de inicialização de parâmetros. - Isso não é verdade, pois o k-means precisa de uma inicialização dos centros dos clusters. e) Ele sempre gera resultados ideais para dados grandes. - Essa afirmação é enganosa, pois o k-means pode não gerar resultados ideais, especialmente se os dados não forem bem distribuídos. Portanto, a alternativa que melhor representa a principal vantagem do algoritmo k-means é: c) Ele é eficiente em termos de computação e fácil de implementar.

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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.

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.

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.

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.

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