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Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.
A utilização de valores aleatórios nos métodos modernos de inicialização dos pesos das camadas das redes neurais artificiais (RNA) permite evitar o problema do desaparecimento do gradiente (vanishing gradient problem).
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Julgue o próximo item, a respeito dos métodos de aprendizagem de máquina.
As aplicações em inteligência artificial são definidas como uma subárea da área de aprendizagem de máquina (machine learning).
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Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se seguem.
O modelo de mistura gaussiana (GMM) é um método que descreve um agrupamento de amostras para determinado espaço de características, em que o GMM é uma mistura de k distribuições gaussianas associadas à mudança de estado dos pixels.
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Em relação a aprendizado não supervisionado, julgue o item que se seguem.
O algoritmo random forest é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado em que se agrupam os resultados de várias árvores de decisão de cada nó para se obter uma conclusão própria e aumentar a precisão do modelo, não sendo o referido algoritmo adequado para grandes conjuntos de dados.
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Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
O trade off entre variância e viés é afetado pela utilização de polinômios, com graus que variam de zero a três, em que o emprego de polinômios de ordem ímpar produz sempre melhores resultados no que diz respeito à redução da variância e viés que os de ordem par, seja para estimativas com regressões locais constantes e lineares, seja para as estimativas de ordem quadrática e cúbica.
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- Inteligência ArtificialMachine LearningAvaliação de ModelosOverfitting e Underfitting
- Inteligência ArtificialMachine LearningTipos de AprendizadoSupervisionado
Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
Considerando-se, nos gráficos a seguir, que o resultado #2 corresponda ao melhor desempenho do algoritmo, é correto afirmar que o resultado #1 indica que houve underfitting.

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Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
A despeito do alto grau de aplicabilidade das técnicas de regularização na classificação e na regressão, no que se refere à sua acurácia, tais técnicas tendem a causar o sobreajuste (overfitting) devido à influência de coeficientes responsáveis por flutuações excessivas.
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Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado.
As técnicas de regressão são utilizadas tanto para prever quando para entender como o sinal avaliado é afetado pela variação dos preditores, ou ainda, para identificar os preditores mais importantes na relação entre o sinal avaliado e cada um deles.
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Com relação às noções básicas de informática, julgue o seguinte item.
O Power Query é uma ferramenta do PowerBI utilizada para formatação de uma tabela importada.
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- Data MiningConceitos e Fundamentos de Data Mining
- Inteligência ArtificialConceitos e Fundamentos de IA
São técnicas de Inteligência Artificial de Data Mining:
1.Estatística.
2.Reconhecimento de Padrões.
3.Representação do Conhecimento.
4.Regras de Associação.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.
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