Foram encontradas 370 questões.
Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.
Em redes neurais artificiais, as funções de ativação não lineares são essenciais para que o modelo possa aprender representações complexas, uma vez que múltiplas camadas de transformações lineares equivaleriam a uma única transformação linear.
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Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.
No processamento de linguagem natural, os modelos baseados em arquitetura transformer superaram as RNN e LSTM principalmente pela capacidade de tais modelos processarem sequências mais longas com menor custo computacional.
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Acerca de inteligência artificial (IA), julgue o seguinte item.
As redes neurais convolucionais (CNN) são fundamentais para tarefas de visão computacional porque implementam operações de convolução que permitem a extração hierárquica de características visuais, desde bordas e texturas em camadas iniciais, até estruturas mais complexas em camadas profundas.
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A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.
Em validação cruzada k-fold, cada instância do conjunto de dados é utilizada uma única vez para teste, o que garante avaliação equilibrada.
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A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.
A aplicação de PCA (análise de componentes principais) em contexto não supervisionado independe de rótulos para extrair componentes de maior variância.
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A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.
A regularização L2 (ridge) reduz a magnitude dos coeficientes sem anulá-los completamente, o que pode mitigar o overfitting, mas não realiza seleção automática de variáveis.
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A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.
No agrupamento hierárquico, ao contrário do k-means, não se exige especificação prévia do número de clusters.
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A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.
O modelo de aprendizado supervisionado ajusta uma função de mapeamento a partir de exemplos rotulados para generalizar dados ainda não vistos.
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A respeito de aprendizagem de máquina, julgue o item que se segue.
No algoritmo Apriori, utilizado para mineração de regras de associação, o princípio da monotonicidade estabelece que, se um itemset for frequente, então todos os seus superconjuntos também serão frequentes, o que permite uma poda eficiente do espaço de busca.
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Em estudo conduzido acerca da consonância dos preços praticados pelas seguradoras com a estrutura atuarial de risco, um analista concluiu que a distribuição de probabilidade dos prêmios (em R$) cobrados para veículos de perfil de baixo risco pode ser representada por uma variável aleatória contínua X, cuja função de densidade de probabilidade é representada por
\(f(x) = \dfrac{\alpha(2.500)^{\alpha}}{x^{\alpha+1}}\)
em que x ≥ R$ 2.500, e α é o parâmetro de forma conhecido como índice de Pareto.
Com base nessas informações, julgue o próximo item.
O estimador de máxima verossimilhança para o índice de Pareto α é dado em função da média dos valores dos prêmios observados em uma amostra aleatória simples.
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