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Foram encontradas 5.009 questões.

3219722 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: CVM
A abordagem que garante uma exploração completa das combinações de hiperparâmetros na identificação da configuração ideal para maximizar o desempenho do modelo de aprendizado de máquina é a:
 

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3219721 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: CVM
Considere uma estrutura específica de rede neural recorrente, conhecida como Long Short-Term Memory (LSTM). Essa estrutura é projetada para enfrentar desafios como capturar dependências de longo prazo e mitigar o problema do gradiente que desaparece.

A inovação arquitetônica distintiva da LSTM é(são):
 

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3219720 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: CVM
O cientista de dados Pedro trabalha em um projeto que envolve a previsão dos movimentos de um braço robótico em um ambiente complexo. Pedro tem um fluxograma de um algoritmo de aprendizado por reforço que é capaz de se adaptar dinamicamente ao ambiente e ajustar suas ações com base nos resultados de ações anteriores.

O algoritmo representado pelo referido fluxograma que deve ser empregado para a realização da tarefa de Pedro é o:
 

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3219719 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: CVM
Considere um modelo de rede neural projetado para tarefas de classificação de imagens. A arquitetura da rede consiste em várias camadas, incluindo camadas de entrada, ocultas e de saída. Durante o treinamento, o modelo aprende a atribuir imagens de entrada a classes predefinidas (por exemplo, “gato”, “cachorro”, “pássaro”, etc.).

Sobre o papel da camada de saída nessa rede neural, é correto afirmar que ela:
 

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Julgue o item a seguir, a respeito de ETL e técnicas de redução de dimensionalidade.

Na fase de transformation do ETL, os dados são analisados e padronizados, mantendo suas propriedades originais.

 

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Julgue o item a seguir, a respeito de ETL e técnicas de redução de dimensionalidade.

A redução de dimensionalidade acrescenta variáveis nos modelos de inteligência artificial para torná-los mais específicos e objetivos.

 

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Em relação ao aprendizado supervisionado, ao algoritmo random forest (floresta aleatória) e a overfitting e underfitting, julgue o seguinte item.

O aprendizado supervisionado utiliza a regressão para entender a relação entre variáveis dependentes e independentes.

 

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Em relação ao aprendizado supervisionado, ao algoritmo random forest (floresta aleatória) e a overfitting e underfitting, julgue o seguinte item.
O problema de underfitting ocorre quando o modelo não se ajusta aos dados de treinamento, enquanto o overfitting ocorre quando o modelo não se ajusta a novos dados.
 

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3215840 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TCE-GO

A inteligência artificial generativa (IA generativa) é um campo da inteligência artificial que se concentra na capacidade de criar novos conteúdos e ideias de forma autônoma. Em vez de simplesmente responder a comandos ou fornecer respostas predefinidas, uma IA generativa tem a capacidade de gerar conteúdos originais em uma variedade de formas, como texto, imagens, áudio e vídeo.

São exemplos de categorias amplas de modelos de IA generativa

 

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3215839 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FGV
Orgão: TCE-GO

O Keras é uma API de aprendizagem profunda escrita em Python. Sobre o Keras é incorreto afirmar que

 

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