Grátis: Qual dos seguintes algoritmos é comumente usado para classificação em Machine Learning? a) Regressão Linear b) K-Vizinhos Mais Próximos (K-NN) c) A... – Questões Respondidas

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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

há 3 meses

há 3 meses

Machine Learning

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Respostas

Ed

há 3 meses

Para identificar qual dos algoritmos listados é comumente usado para classificação em Machine Learning, vamos analisar cada uma das opções: a) Regressão Linear - Este algoritmo é utilizado principalmente para problemas de regressão, onde se busca prever um valor contínuo, não é adequado para classificação. b) K-Vizinhos Mais Próximos (K-NN) - Este é um algoritmo de classificação que classifica um ponto com base na classe dos seus vizinhos mais próximos. É amplamente utilizado em problemas de classificação. c) Análise de Componentes Principais (PCA) - Este é um método de redução de dimensionalidade, não um algoritmo de classificação. d) Algoritmo Genético - Este é um método de otimização inspirado na evolução, que pode ser usado em várias áreas, mas não é especificamente um algoritmo de classificação. Diante disso, a alternativa correta é: b) K-Vizinhos Mais Próximos (K-NN).

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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.

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.

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.