Quando fazemos processamento da linguagem natural, devemos descartar palavras que se repetem muito e que são tidas como auxiliares, adicionando pouca informação ao modelo. A esse conjunto de palavras damos o nome de
Tokens
Verbos
Sentenças
Stopwords
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Stopwords
Respostas
Ed 
ano passado
O conjunto de palavras que se repete muito e que é considerado como auxiliar, adicionando pouca informação ao modelo, é chamado de Stopwords. Essas palavras geralmente incluem artigos, preposições e outras que não contribuem significativamente para o significado do texto.
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Um CIO de uma grande empresa farmacêutica quer implantar um projeto de deep learning com o objetivo de buscar insights para o crescimento da empresa no mercado e, portanto, precisa identificar os pontos positivos (prós) de uma solução de Deep Learning. Quais são os pontos positivos do Deep Learning?
Alto custo de implementação.
Necessidade de grande quantidade de dados limpos.
Baixo tempo de treinamento das soluções.
Arquitetura facilmente adaptável a vários domínios de problemas.
Dificuldade na interpretação das informações.
Em uma rede neural artificial, esse componente é uma variável incluída na soma da função de ativação, com o objetivo de aumentar o grau de liberdade desta função, portanto, a capacidade de aproximação da rede. O valor deste componente é ajustado da mesma forma que os pesos sinápticos e pode ser atualizado e alterado pela rede neural durante o treinamento, assim como os pesos. As redes neurais artificiais, não sabem antecipadamente quais os valores a escolher para esse componente e permite mover valores em uma direção ou outra. Qual opção abaixo corresponde, corretamente, a esta definição?
Camada oculta (Hidden layer)
Feed Forward
Camada de saída (Output layer)
Backpropagation
Viés (Bias)
De acordo com os paradigmas de Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo simbolista lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente. não possui conhecimento representado explicitamente. é formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento. lida apenas com símbolos gráficos. é um modelo que aprende a partir dos dados.
Ainda que não pareça quando um computador escuta nossa voz por um microfone, ele também pode ser capaz de compreendê-la dado que tenha um componente de ______________ programado nele. Que opção melhor se encaixa na lacuna?
Inteligência Artificial
Processamento de Áudio e Voz
Processamento de Sinais
Processamento de Imagem
Processamento da Linguagem Natural
Comparando-se a atualização dos pesos dos neurônios entre modelos de redes neurais de aprendizado supervisionado e não-supervisionado, verifique quais afirmativas são falsas ou verdadeiras:
Assinale a alternativa correta que preenche os valores de cima para baixo:
( ) Não existem diferenças na atualização dos pesos entre uma rede perceptron multicamadas (MLP) e uma rede competitiva.
( ) Em ambas abordagens de aprendizado, um número reduzido de pesos são atualizados a cada época.
( ) Na rede competitiva os neurônios competem entre si e apenas os pesos associados ao neurônio vencedor são atualizados em uma iteração.
V, V, F
F, V, F
F, F, V
V, F, V
F, V, V
Os Sistemas Especialistas são construídos a partir de regras que procuram se aproximar de uma expressão humana de representação do conhecimento. Assim analise as afirmações abaixo: I- nas regras pode-se usar operadores lógicos II- as regras podem produzir uma ou mais conclusões que são acionadas quando as premissas são verdadeiras III- As premissas ou conclusões são também chamadas de situação/ação ou ainda de antecedente/consequente das regras.
Assinale a alternativa CORRETA.
Apenas as afirmativas I e II são corretas.
As afirmativas I, II e III são corretas.
Apenas as afirmativas I e III são corretas.
Apenas a afirmativa I está correta.
Apenas as afirmativas II e III são corretas.
Os sistemas nebulosos de acordo com os paradigmas em Inteligência Artificial possuem como principais características:
Estão corretas as afirmacoes:
I- Lidar com o raciocínio aproximado utilizando conceitos imprecisos
II- Modelar o funcionamento dos neurônios do cérebro
III- Capturar informações descritas em linguagem natural e convertê-las para um formato numérico.
Somente II e III
Somente I e III
Somente I e II
Somente I
Somente II
Nas redes tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) com o algoritmo Backpropagation, o que pode acarretar para a qualidade da rede treinada, o treinamento além do ponto desejado? I - A rede esquece os padrões aprendidos II - Diminuição da capacidade de generalização da rede III - Apenas desperdício de tempo computacional De acordo com a abordagem, assinale a opção CORRETA:
Somente o item I está correto.
Somente o item III está correto.
Somente os itens II e III estão corretos.
Somente os itens I e III estão corretos.
Somente o item II está correto.
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