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Respondida
Funções de ativação exercem um papel fundamental em redes neurais, habilitando os modelos a
capturarem padrões complexos não lineares dos dados. Entretanto, especificamente em redes neurais
profundas essas funções podem implicar em um problema conhecido chamado gradient vanishing
(desvanecimento do gradiente). Afim de evitar esse problema, assinale a função de ativação que
mitiga o gradiente vanishing.
Respondida
Aprendizado de máquina é um objeto da inteligência artificial que desenvolve técnicas capazes de
reconhecer padrões a partir de dados. Algumas abordagens se destacam, como o aprendizado
supervisionado e o não supervisionado, bem como o aprendizado por reforço. Com base nessas três
abordagens, assinale a alternativa que contenha algoritmos de aprendizado supervisionado,
aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço, respectivamente.
Respondida
No modelo multidimensional, os dados são organizados em diversas dimensões, cada uma estruturada
em múltiplos níveis de abstração definidos por hierarquias de conceitos. Operações OLAP podem ser
aplicadas para diferentes finalidades, como realizar uma agregação que reduz a dimensionalidade ou
explorar dados com maior nível de detalhe, introduzindo novas dimensões.
Com base nas operações descritas, assinale a alternativa que identifica corretamente os nomes dessas
operações, respectivamente.
Respondida
Em qual esquema de modelagem multidimensional existem as tabelas de fatos e as tabelas de
dimensão sem nenhum tipo de normalização?
Respondida
MapReduce é um modelo de programação utilizado no processamento de grandes volumes de dados.
Seu sucesso é decorrente do uso facilitado para processar dados de forma distribuída. Em seu uso, o
usuário precisa especificar uma função de Map para gerar os pares de chave/valor. Além disso, torna-se
necessário definir a função de Reduce para juntar os valores intermediários processados associados a
uma mesma chave. Qual das seguintes ferramentas implementa esse modelo de programação?
Respondida
Na área de Inteligência Artificial (IA), diferentes modelos e técnicas são aplicados para resolver
problemas complexos em diversos domínios, como processamento de linguagem natural, visão
computacional e aprendizado de máquina. Qual das redes neurais abaixo é amplamente utilizada para
tarefas de reconhecimento de imagem e voz?
Respondida
Julgue o item que se segue, em relação a grandes modelos de linguagem (LLMs) e a redes neurais.
O uso de tokenizadores subword permite que LLMs
aprendam palavras fora do vocabulário de treinamento,
otimizando a compreensão sem estar restrito a um único
idioma.
Respondida
Julgue o item que se segue, em relação a grandes modelos de
linguagem (LLMs) e a redes neurais.
A aplicação da função de ativação softmax na camada de
saída foi o fator determinante pela grande evolução da
capacidade de visão computacional em redes neurais
multicamadas.
Respondida
Acerca de técnicas de pré-processamento de dados não
estruturados, julgue o próximo item.
A técnica TF-IDF majora a importância de um termo que
aparece muitas vezes em um documento e poucas vezes nos
outros documentos de um mesmo corpus.
Respondida
A matriz de confusão constitui um recurso fundamental para a avaliação do desempenho de modelos de classificação no campo do aprendizado de máquina. Esse instrumento possibilita uma visualização precisa do comportamento do modelo frente às diversas classes, facilitando a identificação de erros de classificação. Nessa matriz, as linhas correspondem às classes reais, e as colunas, às classes preditas por modelo de classificação binária.
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predito positivo |
predito negativo
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real positivo
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60 |
40 |
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real negativo
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20 |
80 |
Com base no texto e na matriz de confusão apresentados, julgue o item a seguir.
Inequivocamente, essa matriz de confusão refere-se a um modelo de aprendizagem de máquina supervisionada.
