Grátis: O que é "Machine Learning" (Aprendizado de Máquina)? a) Um processo que envolve programação manual de algoritmos. b) A habilidade das máquinas de a...

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O que é "Machine Learning" (Aprendizado de Máquina)?
a) Um processo que envolve programação manual de algoritmos.
b) A habilidade das máquinas de aprender e melhorar seu desempenho com base em dados.
c) A tecnologia que permite às máquinas realizar tarefas sem dados.
d) A capacidade das máquinas de entender comandos de voz.

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Machine Learning

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Vamos analisar as alternativas para entender o que é "Machine Learning" (Aprendizado de Máquina): a) Um processo que envolve programação manual de algoritmos. - Esta opção não é correta, pois o aprendizado de máquina se baseia em algoritmos que aprendem a partir de dados, não apenas em programação manual. b) A habilidade das máquinas de aprender e melhorar seu desempenho com base em dados. - Esta é a definição correta de "Machine Learning". O aprendizado de máquina permite que as máquinas identifiquem padrões e melhorem suas previsões ou decisões com base em dados. c) A tecnologia que permite às máquinas realizar tarefas sem dados. - Esta opção é incorreta, pois o aprendizado de máquina depende de dados para aprender e realizar tarefas. d) A capacidade das máquinas de entender comandos de voz. - Embora isso possa ser uma aplicação do aprendizado de máquina, não define o conceito em si. Portanto, a alternativa correta é: b) A habilidade das máquinas de aprender e melhorar seu desempenho com base em dados.

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Qual é a principal diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado?
a) O aprendizado supervisionado usa dados rotulados, enquanto o não supervisionado usa dados não rotulados.
b) O aprendizado não supervisionado usa dados rotulados, enquanto o supervisionado usa dados não rotulados.
c) O aprendizado supervisionado é mais rápido que o não supervisionado.
d) Não há diferença entre eles.

O que são "features" em Machine Learning?
a) As etiquetas atribuídas aos dados.
b) As variáveis ou características usadas como entrada para o modelo.
c) O algoritmo utilizado para treinar o modelo.
d) Os resultados ou previsões gerados pelo modelo.

O que é "overfitting" (sobreajuste) em Machine Learning?
a) Quando o modelo é muito simples para aprender os padrões dos dados.
b) Quando o modelo aprende os dados de treinamento tão bem que não generaliza bem para novos dados.
c) Quando o modelo não consegue aprender nada com os dados.
d) Quando o modelo é muito rápido ao fazer previsões.

O que é "underfitting" (subajuste) em Machine Learning?
a) Quando o modelo é muito simples e não aprende os padrões dos dados.
b) Quando o modelo é muito complexo e aprende até os ruídos dos dados.
c) Quando o modelo é perfeito, sem erros.
d) Quando o modelo ignora completamente os dados de treinamento.

Qual dos seguintes algoritmos é comumente usado para classificação em Machine Learning?
a) Regressão Linear
b) K-Vizinhos Mais Próximos (K-NN)
c) Análise de Componentes Principais (PCA)
d) Algoritmo Genético

O que é uma "função de perda" (loss function) em Machine Learning?
a) A função que determina a eficiência de um algoritmo.
b) A função que calcula a diferença entre a previsão do modelo e o valor real.
c) A função que ajusta os parâmetros do modelo durante o treinamento.
d) A função que cria os dados de entrada para o modelo.

Qual é o propósito da validação cruzada (cross-validation) em Machine Learning?
a) Para treinar o modelo com dados não rotulados.
b) Para avaliar o desempenho do modelo em diferentes subconjuntos de dados.
c) Para ajustar a função de perda do modelo.
d) Para gerar novos dados para o treinamento.

O que é "gradiente descendente" (gradient descent)?
a) Um algoritmo para prever a saída de um modelo.
b) Um método para otimizar a função de perda ajustando os parâmetros do modelo.
c) Um algoritmo usado para classificar dados.
d) Um tipo de rede neural.

Qual é a principal vantagem de usar a "máquina de vetor de suporte" (SVM) em Machine Learning?
a) Ela é rápida em grandes volumes de dados.
b) Ela é capaz de lidar com dados de alta dimensionalidade e encontrar a melhor fronteira de decisão.
c) Ela é mais simples que outros algoritmos.
d) Ela é indicada apenas para tarefas de regressão.

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O que são "features" em Machine Learning?a) As etiquetas atribuídas aos dados.b) As variáveis ou características usadas como entrada para o modelo.c) O algoritmo utilizado para treinar o modelo.d) Os resultados ou previsões gerados pelo modelo.

Qual dos seguintes algoritmos é comumente usado para classificação em Machine Learning?a) Regressão Linearb) K-Vizinhos Mais Próximos (K-NN)c) Análise de Componentes Principais (PCA)d) Algoritmo Genético

Qual é o propósito da validação cruzada (cross-validation) em Machine Learning?a) Para treinar o modelo com dados não rotulados.b) Para avaliar o desempenho do modelo em diferentes subconjuntos de dados.c) Para ajustar a função de perda do modelo.d) Para gerar novos dados para o treinamento.

O que é "gradiente descendente" (gradient descent)?a) Um algoritmo para prever a saída de um modelo.b) Um método para otimizar a função de perda ajustando os parâmetros do modelo.c) Um algoritmo usado para classificar dados.d) Um tipo de rede neural.

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O que são "features" em Machine Learning?
a) As etiquetas atribuídas aos dados.
b) As variáveis ou características usadas como entrada para o modelo.
c) O algoritmo utilizado para treinar o modelo.
d) Os resultados ou previsões gerados pelo modelo.

Qual dos seguintes algoritmos é comumente usado para classificação em Machine Learning?
a) Regressão Linear
b) K-Vizinhos Mais Próximos (K-NN)
c) Análise de Componentes Principais (PCA)
d) Algoritmo Genético

O que é "gradiente descendente" (gradient descent)?
a) Um algoritmo para prever a saída de um modelo.
b) Um método para otimizar a função de perda ajustando os parâmetros do modelo.
c) Um algoritmo usado para classificar dados.
d) Um tipo de rede neural.