Grátis: Qual técnica de redução de dimensionalidade é comumente usada para reduzir a complexidade dos dados e melhorar o desempenho de modelos de aprendiza... – Questões Respondidas

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Qual técnica de redução de dimensionalidade é comumente usada para reduzir a complexidade dos dados e melhorar o desempenho de modelos de aprendizado de máquina?
a) Regressão Logística
b) Análise de Componentes Principais (PCA)
c) Redes Neurais
d) Algoritmo K-Nearest Neighbors
e) Regressão Linear

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Respostas

Ed

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Para responder à sua pergunta sobre técnicas de redução de dimensionalidade, vamos analisar as opções: a) Regressão Logística - É um modelo de classificação, não uma técnica de redução de dimensionalidade. b) Análise de Componentes Principais (PCA) - Esta é uma técnica clássica de redução de dimensionalidade que transforma um conjunto de variáveis possivelmente correlacionadas em um conjunto de variáveis não correlacionadas, mantendo a maior parte da variância dos dados. c) Redes Neurais - São modelos de aprendizado de máquina, mas não são especificamente técnicas de redução de dimensionalidade. d) Algoritmo K-Nearest Neighbors - É um algoritmo de classificação e não uma técnica de redução de dimensionalidade. e) Regressão Linear - É um modelo de predição, não uma técnica de redução de dimensionalidade. Diante da análise, a técnica de redução de dimensionalidade comumente usada para melhorar o desempenho de modelos de aprendizado de máquina é: b) Análise de Componentes Principais (PCA).

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Qual das seguintes afirmacoes descreve corretamente o conceito de overfitting?
a) O modelo não é capaz de aprender com os dados de treinamento.
b) O modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, o que afeta a capacidade de generalizar.
c) O modelo não consegue prever nada fora do conjunto de validação.
d) O modelo funciona bem tanto nos dados de treinamento quanto nos de validação.
e) O modelo ignora as variáveis mais importantes do conjunto de dados.

O que é cross-validation em aprendizado de máquina?
a) A validação do modelo apenas em dados de teste.
b) A técnica de divisão dos dados de treinamento em várias partes para avaliar a performance do modelo.
c) O ajuste de parâmetros para melhorar a performance em dados de treinamento.
d) A avaliação do modelo apenas com dados rotulados.
e) A redução da complexidade do modelo para evitar overfitting.

Qual algoritmo é tipicamente utilizado para problemas de classificação binária?
a) Regressão Linear
b) Árvore de Decisão
c) K-Means
d) Regressão Logística
e) Redes Neurais Convolucionais

Em aprendizado supervisionado, como é definido o modelo de regressão?
a) O modelo prevê valores discretos a partir de variáveis contínuas.
b) O modelo não faz previsões, apenas agrupa os dados.
c) O modelo prevê valores contínuos com base em variáveis independentes.
d) O modelo não precisa de dados rotulados para aprender.
e) O modelo classifica os dados em diferentes grupos ou classes.

Em um modelo de aprendizado supervisionado, qual é o papel da variável dependente?
a) Determinar o número de parâmetros do modelo.
b) Representar a entrada para o modelo.
c) Servir como a variável que o modelo está tentando prever.
d) Ajudar a ajustar os hiperparâmetros do modelo.
e) Determinar a complexidade do modelo.

O que é o algoritmo de otimização no contexto de aprendizado de máquina?
a) Um algoritmo que ajuda a reduzir o tempo de treinamento de um modelo.
b) Um algoritmo que ajusta os parâmetros do modelo para minimizar a função de custo.
c) Um algoritmo que classifica os dados em diferentes categorias.
d) Um algoritmo utilizado para aumentar a quantidade de dados disponíveis.
e) Um algoritmo que calcula a acurácia do modelo.

Qual técnica de aprendizado de máquina é usada para agrupar dados não rotulados em grupos com base em características semelhantes?
a) Regressão Linear
b) K-Nearest Neighbors
c) K-Means Clustering
d) Árvore de Decisão
e) Regressão Logística

Em redes neurais, o que é uma camada convolucional?
a) Uma camada responsável pela classificação dos dados.
b) Uma camada que agrupa os dados de entrada em diferentes classes.
c) Uma camada que aplica um filtro para extrair características locais dos dados.
d) Uma camada que calcula a saída final do modelo.
e) Uma camada que realiza a redução de dimensionalidade dos dados.

Em que tipo de problema o algoritmo K-Nearest Neighbors (K-NN) é mais indicado?
a) Problemas de classificação com grandes conjuntos de dados rotulados.
b) Problemas de regressão com dados temporais.
c) Problemas de agrupamento de dados com variáveis contínuas.
d) Problemas de classificação e regressão baseados na proximidade entre os dados.
e) Problemas de classificação binária apenas.