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Em relação ao processamento de linguagem natural,
NÃO é correto afirmar que:
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Analise as afirmativas a seguir, em relação à mineração
de padrões frequentes:
I. Seu objetivo é extrair conjuntos de itens frequentes de um banco de dados.
II. Um exemplo de padrão frequente são as regras de associação.
III. Dado um conjunto de itens X = {x1, x2,…,xm} e um conjunto de transações T = {t1, t2, …, tn}, um subconjunto de X, S, é chamado de conjunto de itens frequentes se S ocorre em uma porcentagem de todas as transações em T que excede um limite, denominado suporte.
IV. O suporte de um conjunto de itens Y, suporte(Y), é definido como o número de transações em T que contêm o conjunto de itens Y.
Das afirmativas acima, é correto afirmar que:
I. Seu objetivo é extrair conjuntos de itens frequentes de um banco de dados.
II. Um exemplo de padrão frequente são as regras de associação.
III. Dado um conjunto de itens X = {x1, x2,…,xm} e um conjunto de transações T = {t1, t2, …, tn}, um subconjunto de X, S, é chamado de conjunto de itens frequentes se S ocorre em uma porcentagem de todas as transações em T que excede um limite, denominado suporte.
IV. O suporte de um conjunto de itens Y, suporte(Y), é definido como o número de transações em T que contêm o conjunto de itens Y.
Das afirmativas acima, é correto afirmar que:
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Sobre as redes neurais convolucionais, é correto afirmar que:
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Sobre os autoencoders, podemos dizer que:
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O ChatGPT é um modelo de linguagem desenvolvido
pela OpenAI, baseado na arquitetura GPT (Generative
Pre-trained Transformer). Sobre o Chat-GPT, é correto
afirmar que:
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São desafios do processo de agrupamento de dados,
EXCETO:
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Recentemente muito tem sido discutido em relação à
interpretabilidade dos modelos de aprendizado de máquina.
Eles têm sido comparados a caixas-pretas,pois, embora
venham apresentando resultados impressionantes com
sua acurácia, não se tem muitas vezes ideia do que acontece dentro deles. Em outras palavras, as previsões são
úteis e precisas, mas não se sabe como elas foram feitas
e quais atributos ou fatores podem ter maior influência nos
resultados.
Trata-se de modelos complexos que absorvem relações não lineares e não triviais nos dados. É preciso que o analista de dados tenha uma visão crítica e entendimento dos algoritmos. Suponha que você tenha sido contratado para criar um sistema que utilize modelos de aprendizado de máquina para classificar pacientes segundo a propensão a apresentar uma determinada doença, mas um requisito essencial do sistema é que seja possível explicar claramente como se chegou a essa previsão. Dentre os seguintes algoritmos, é correto afirmar o que se utilizaria é:
Trata-se de modelos complexos que absorvem relações não lineares e não triviais nos dados. É preciso que o analista de dados tenha uma visão crítica e entendimento dos algoritmos. Suponha que você tenha sido contratado para criar um sistema que utilize modelos de aprendizado de máquina para classificar pacientes segundo a propensão a apresentar uma determinada doença, mas um requisito essencial do sistema é que seja possível explicar claramente como se chegou a essa previsão. Dentre os seguintes algoritmos, é correto afirmar o que se utilizaria é:
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Todos podem cometer erros, inclusive os algoritmos
de aprendizado de máquina. Existem técnicas que podem
ser usadas para aumentar nossa confiança de que eles
farão previsões confiáveis. A ideia é usar uma coleção de
classificadores treinados em dados levemente diferentes
e usar todos para avaliar cada instância de entrada. Cada
um deles realiza a classificação e escolhemos a classe
mais votada como resultado. É correto afirmar que contém
apenas técnicas que podem ser usadas para aumentar a
confiabilidade nas previsões segundo essa ideia:
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“Sua estrutura básica é organizada em camadas.
Neurônios em cada camada podem se comunicar com os
neurônios da camada anterior e da próxima. É o formato
desta estrutura que resulta no nome aprendizado profundo.”
(Andrew Glassner)
Segundo Glassner, o que caracteriza uma rede de aprendizado profundo são:
Segundo Glassner, o que caracteriza uma rede de aprendizado profundo são:
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Sobre a função de ativação de redes neurais, é CORRETO afirmar que:
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